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1 Wahrnehmung Aufmerksamkeit Folien (Fach) / 1 Wahrnehmung Aufmerksamkeit Folien (Lektion)

1 Wahrnehmung Aufmerksamkeit Folien

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  • wie funktioniert Kognition einfache Darstellung? umwelt: reiz + Person: Nervensystem = Erleben und Verhalten
  • vier Forschungsansätze 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne)  Untersuchung von Kognition durch Aufzeichnung von Verhalten bei der Bewältigung kognitiver Aufgaben 2) Kognitive Neuropsychologie  Untersuchung von Patienten mit Schädigung des Gehirns, (auch) um Kognition bei Personen ohne diese Schädigung zu verstehen 3) Kognitive Neurowissenschaft  Aufzeichnung der Aktivitäten des Gehirns bei der Bewältigung kognitiver Aufgaben4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Entwicklung mathematisch spezifizierter Modelle, um Kognition besser beschreiben und vorhersagen zu können
  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne)  Untersuchung  durch Aufzeichnung von Verhalten bei der Bewältigung kognitiver Aufgaben
  • 2) Kognitive Neuropsychologie  Untersuchung von Patienten mit Schädigung des Gehirns, (auch) um Kognition bei Personen ohne diese Schädigung zu verstehen
  • 3) Kognitive Neurowissenschaft  Aufzeichnung der Aktivitäten des Gehirns bei der Bewältigung kognitiver Aufgaben
  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Entwicklung mathematisch spezifizierter Modelle, um Kognition besser beschreiben und vorhersagen zu können
  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne) Stichworte  Lange Tradition Wilhelm Wundt: erstes psychologisches Experimentallabor (1879)  Hermann Ebbinghaus: Gedächtnisexperimente zentrale Bedeutung für Entwicklung von Theorien Entwicklung von Untersuchungsparadigmen Experiment zur Theorietestung Messung kognitiver Leistung (Akkuratheit, Geschwindigkeit, Blickverhalten... = aV) bei kontrollierter Variation (uVs)
  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne) klassischer Informationsverarbeitungsansatz (70er Jahre)  Computer-Metapher Informationsverarbeitung ähnlich wie in Computer-Programm  Annahmen- schrittweise, serielle Verarbeitung (ein Prozess abgeschlossen bevor der nächste beginnt) - reizgesteuerte Informationsverarbeitung (Bottom-up)
  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne) Neuere Informationsverarbeitungsansätze  Netzwerk-Metapher Informationsverarbeitung durch einfache Einheiten in Netzwerken Zentrale Eigenschaften schnelle, parallele Verarbeitung automatische Aktivationsausbreitung Einflüsse von Vorwissen / Erwartungen (Top-down)  Interaktive Aktivation
  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne)  Stärken  erster systematischer Ansatz zur Erforschung menschlicher Kognition  Entwicklung zentraler Theorien und Paradigmen
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  • 1) Experimentelle Kognitive Psychologie (im klassischen Sinne) - Schwächen -  verwendete Aufgaben haben geringe ökologische / externe Validittä-  artifizielle, einfache Aufgaben-  Ablauf unbeeinflusst von Teilnehmer (“unerbittlicher Experimentator”) -  Ergebnisse sind teilweise aufgabenspezifisch – keine Generalisierung zu ähnlichen Aufgaben  - Verwendung indirekter Maße (Reaktionszeit, Akkuratheit) zur Erschließung zugrundeliegender Prozesse - teilweise unpräzise, verbale Theorien (aber siehe Komputationale Kognitionswissenschaft) - kein übergreifendes Modell der Kognition als Ganzes
  • 2) Kognitive Neuropsychologie -Grundsätzlich -  Untersuchung der kogn. Leistung von Patienten mit Hirnschädigungen -  Direkte Aussagen zur Verbindung zwischen Gehirn und Kognition  Ziel: etwas über Gesetzmäßigkeiten der Kognition zu lernen, nicht (nur) über den materiellen Aufbau des Gehirns
  • 2) Kognitive Neuropsychologie - Grundannahmen -  funktionale Modularität unabhängige Verarbeitungseinheiten (Module) zeigen domänen-spezifische Reaktionen (d.h. reagieren nur auf eine Klasse von Stimuli)-  anatomische Modularität jedes Modul befindet sich in einer spezifischen Gehirnregion-  Einheitlichkeit der funktionalen Architektur über Personen ermöglicht es, Befunde über Personen hinweg und auf menschliche Kognitionim Allgemeinen zu übertragen -  Subtraktivität Schädigungen des Gehirns führen zu spezifischen Ausfällen von Modulen  Menschen können Ausfälle nicht durch andere Module kompensieren
  • 2) Kognitive Neuropsychologie  Zentrale Frage  theoriebasierte Abgrenzung kognitiver Funktionen haltbar abhängig / unabhängig?
  • 2) Kognitive Neuropsychologie Methoden - einfache Dissoziation: Patienten mit Hirnschädigung in spez. Bereich Geschädigte Region für Aufgabe (z.B. KZG / LZG) relevant / notwendig? Problem - Aufgabe 1 ggf. lediglich schwerer -  Doppel-Dissoziation Überzeugende Evidenz für Abgrenzung von Funktionen und  relevanten Gehirnregionen  Untersuchung von Assoziationen  Symptome und Leistungseinschränkungen in Aufgaben  X und Y treten bei Patientengruppen verstärkt gemeinsam auf Annahme einer gemeinsamen Ursache (Syndrom)
  • 2) Kognitive Neuropsychologie  Stärken -  Doppel-Dissoziationen starke Evidenz für Modularität -  Nachweis kausaler Verbindung zwischen Hirnschädigung und kognitiver Leistung  besonders wichtig in Forschung zu Gedächtnis und Sprache - verbindet Experimentelle Kognitive Psychologie und Kognitive Neurowissenschaft
  • 2) Kognitive Neuropsychologie  Schwächen - Modularitätsannahmen zu stark - Patienten entwickeln Kompensationsstrategien - neuronale Plastizität (Veränderung von Hirnfunktionen nach Schädigung)- Hirnschädigungen betreffen oft mehrere Module- Verbindungen zwischen kognitiven Prozessen werden zu wenig beachtet -  Interindividuelle Unterschiede  von Einzelfall-Studien zu Fall-Serien Studien
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften Grundsätzlich Intensive Untersuchung des Gehirns  100 Mrd. Neuronen – komplex vernetzt
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften Theorien  Theorie der komplexen Topologie / Vernetzung (Bullmore & Sporns, 2012)-Prinzip der Kosten-Kontrolle möglichst wenige Verbindungen, kurze Distanzen -Prinzip der EffizienzFähigkeit, Informationen über das Gehirn hinweg zu integrieren -Theorie komplexe Topologie / Vernetzung Nach Bullmore and Sporns (2012) Module (kleine Areale, intern eng vernetzt)Hubs (stark vernetzte Verteilzentren)
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden Einzelzell-Ableitung  Mikroelektrode im Gehirn zur Messung elektrischer Ladung von Zellen  sehr gute zeitliche und räumliche Auflösung  Messung der Aktivation einzelner Zellen (z.B. Hubel and Wiesel, 1962, primärer visueller Kortex bei Katzen und Affen)  Nachteile  invasiv – Operation erforderlich  auch Zerstörung von Hirnzellen  eher ungeeignet für höhere Kognition, die Neuronen in unterschiedlichen Regionen betrifft
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden  Ereigniskorrelierte Potenziale (ERPs) - Aufzeichnung elektrischer Gehirnaktivität durch Elektroden auf Kopfhaut- wiederholte Darbietung von Reizen/Ereignissen- Mittelung zu Wellenform- sehr gute zeitliche (wenige msec) aber geringe räumliche AuflösungNachteile-  viele Wiederholungen notwendig -  Subkortikale Aktivitäten nur schwer messbar
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden  Positronen-Emissions-Tomographie (PET)  Aufzeichnung der Bewegung schwach radioaktiver Substanz im Gehirn gute räumliche (5-10 mm) aber niedrige zeitliche (30 – 60 sec) Auflösung weitere Nachteile  invasiv
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden  Funktionelle Magnet-Resonanz-Tomographie (fMRI)  Messung von Gehirnaktivierung über Sauerstoffgehalt des Blutes / Hämoglobinunterschiedliches (Dreh-)Verhalten in starkem Magnetfeld  Messsignal: Blood oxygen level-dependent (BOLD) Kontrast  Vergleich mit Kontrollbedingung - Signifikanztests  sehr gute räumliche (1 mm) und mittlere zeitliche (2-3 sec) AuflösungNachteile  laut und unbequem  eingeschränkte Möglichkeiten zur Präsentation von Stimuli & für Antwortverhalten
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden  Magneto-Enzephalographie (MEG)  Messung der magnetischen Aktivität des Gehirns, welche durch Stromfluss erzeugt wird supraleitende Quanteninterferenzeinheit (SQUID) exzellente zeitliche (msec) und gute räumliche Auflösung  Nachteile sehr teuer neue Technologie
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Methoden  (Repetitive) Transkranielle Magnet-Stimulation (TMS & rTMS)  Hemmung spezifischer Bereiche des Gehirns durch starkes magnetisches Feld (< 1 msec) bzw. wiederholte (schwächere) Felder Temporäre Läsion (~1cm3) Kausalschlüsse bezüglich Beteiligung von Hirnareal an Leistung  Nachteile Auswirkungen komplex und nicht vollkommen verstanden  Lokalisierung nicht vollkommen klar Sicherheit der Teilnehmer
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Verschiedene methodische Ansätze Vorteile -  zusätzliche abhängige Variablen für Theorie-Entwicklung und Testung -  Kombination verschiedener Techniken erlaubt sehr gute räumliche und zeitliche Auflösung  - Lösung theoretischer Kontroversen, die behavioral nicht lösbar waren  z.B. visuelle Vorstellung - ähnliche Prozesse wie bei visueller Wahrnehmung Meta-Analyse (Kosslyn & Thompson, 2003): aktivierte Gehirnregionen zu 2/3 überlappend  -  funktionale Spezialisierungen und Integration von Signalen können nachvollzogen werden  - stärkerer Fokus auf Integration in aktuelleren Arbeiten -  TMS erlaubt Kausalschlüsse
  • 3) Kognitive Neurowissenschaften  Nachteile -  Befunde werden oft überinterpretiert,„blobology“-  Hirnaktivation allein keine direkte Evidenz für Lokation eines kognitiven Prozesses in dieser Region  Problem: viele Prozesse können zu Aktivation in einer Region führen (z.B. Aktivation in ACC in 20% aller Studien!) -  reverse inference Fehlschluss (Umkehrung der Kausalität; z.B. Kaufknopf)  Prozess X  Gehirnaktivation in Y ≠ Gehirnaktivation in Y  Prozess X  keine umkehrbar - eindeutige Abbildung Kognition auf Gehirnaktivation -  schwierig Hirnaktivation und kognitive Theorien aufeinander zu beziehen -  methodologische Probleme  Studien oft zu geringe Teilnehmerzahlen (underpowered) -  viele Messpunkte -  hohe Kosten falsch-positive Befunde (alpha-Fehler) / „Voodoo Korrelationen“  Neuroimaging Illusion
  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Komputationale Modellierung (Computational modelling) Grundsätzlich  Programmierung von Modellen, die Aspekte menschlicher Kognition nachbilden -  Artifizielle Intelligenz  Erstellung von Computersystemen, die intelligente Ergebnisse erzielen  - - Kognitive Architekturen  domänenübergreifende kognitive Modelle
  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Konnektionistische Netzwerke (Rumelhart & McClelland, 1986)  Netzwerkmetapher – vereinfachte Nachbildung von neuronalen Verschaltungen-   Knoten verbunden durch Links (Verbindungen) -  Gegenseitige Erregung (excitation) und / oder Hemmung (inhibition) -  Aktivation eines Knotens ist gewichtete Summe aller eingehenden Links (Input) -  Weitergabe von Aktivation (Output) bei Überschreitung von Schwellenwert oder entsprechend spezifischer Funktion -  Ebenen (Layer) geben allg. Struktur vor  parallele und verteilte Informationsverarbeitung  -Konzepte verteilt repräsentiert - Lernen durch backward propagation (Rückwärts-Übertragung) - Veränderung der Verbindungen zur Minimierung des Fehlers
  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Produktionssysteme -  zahlreiche “wenn ... dann” Regeln - Arbeitsgedächtnis enthält Informationen Inhalt des Arbeitsgedächtnis wird verglichen mit “wenn” Komponente führt zu Ausführung der “dann” Komponente - Strategie zur Konfliktlösung wird aktiviert, wenn Information zwei Regeln gleichzeitig aktiviert  - ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational; Anderson et al., 2004)  zentrales Produktionssystem greift auf verschiedene Module und Speicherpuffer zu und koordiniert diese  Gedächtnisabrufmodul Vorstellungsmodul  Zielmodul  Prozedurales Modul
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  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft  Vorteile - theoretische Annahmen präzise spezifiziert - Idee des verteilten Wissens empirisch gut gestützt - Bindeglied kognitive Neurowissenschaften und exp. kogn. Psychologie - Hervorhebung paralleler Verarbeitung und interaktiver Aktivation passt zu aktueller Befundlage
  • 4) Komputationale Kognitionswissenschaft Nachteile -  oft zu flexibel, da zu viele freie Parameter - emotionale und motivationale Faktoren werden (zu) wenig beachtet -  einige Modelle neurologisch nicht plausibel - manche Modelle erlauben keine neuen Vorhersagen