Lernen: Grundlagen der Lernpsychologie

Andrea Kiesel · Iring Koch Lernen

Basiswissen Psychologie Herausgegeben von Prof. Dr. Jürgen Kriz Wissenschaftlicher Beirat: Prof. Dr. Markus Bühner, Prof. Dr. Thomas Goschke, Prof. Dr. Arnd Lohaus, Prof. Dr. Jochen Müsseler, Prof. Dr. Astrid Schütz

Die neue Reihe im VS Verlag: Das Basiswissen ist konzipiert für Studierende und Lehrende der Psychologie und angrenzender Disziplinen, die Wesentliches in kompakter, übersichtlicher Form erfassen wollen. Eine ideale Vorbereitung für Vorlesungen, Seminare und Prüfungen: Die Bücher bieten Studierenden in aller Kürze einen fundierten Überblick über die wichtigsten Ansätze und Fakten. Sie wecken so Lust am Weiterdenken und Weiterlesen. Neue Freiräume in der Lehre: Das Basiswissen bietet eine flexible Arbeitsgrundlage. Damit wird Raum geschaffen für individuelle Vertiefungen, Diskussion aktueller Forschung und Praxistransfer.

Andrea Kiesel · Iring Koch

Lernen Grundlagen der Lernpsychologie

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1. Auflage 2012 Alle Rechte vorbehalten © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012 Lektorat: Julia Klös | Eva Brechtel-Wahl VS Verlag für Sozialwissenschaften ist eine Marke von Springer Fachmedien. Springer Fachmedien ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.vs-verlag.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Umschlagbild: René Mansi / istockphoto Druck und buchbinderische Verarbeitung: Ten Brink, Meppel Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in the Netherlands ISBN 978-3-531-17607-9

Inhalt

Vorwortȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Einleitungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Lernen – Deęnition und Abgrenzungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Anfänge der LernpsyĖologieȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Aktuelle Fragen der LernpsyĖologieȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Assoziatives Lernen: Konditionierungsparadigmenȴ . . . . . . . . . . . . . 2.1 Pionierarbeiten zum assoziativen Lernenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Grundprinzip des klassisĖen Konditionierensȴ . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Grundprinzip des operanten Konditionierensȴ . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Weitere UntersuĖungsparadigmen zum assoziativen Lernen beim MensĖenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Basisphänomene der Konditionierungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Erwerb und LösĖungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Generalisierung und Diskriminationȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Lernen komplexerer Assoziationenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 BiologisĖe Prädispositionen beim assoziativen Lernenȴ . . . . . . 3.5 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 RäumliĖe und zeitliĖe Nähe – Kontiguitätȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Relative Information – Kontingenzȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Konditionierte Inhibitionȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Bloėierungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Rescorla-Wagner-Modellȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Inhalt Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie – Anwendungsbeispieleȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Vermeidungslernen als Modell für Phobien – Zwei-Faktoren-Theorie von Mowrerȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Lernmodell der Depression: Erlernte Hilflosigkeitȴ . . . . . . . . . . . 5.3 Belohnung in der Verhaltenstherapie – Münzverstärkungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4 Aversionstherapieȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5 Selbstkontrolleȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Lernen ohne Belohnungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1 Latentes Lernenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Lernen von Handlungs-Eěekt Relationen – das ideomotorisĖe Prinzipȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3 Situative Modulationen – die ABC-Theorieȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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BeobaĖtungslernen – Lernen am Modellȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1 AutomatisĖe, angeborene Imitationȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Gelerntes Imitationsverhaltenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3 Sozial-kognitive Lerntheorie von Banduraȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4 Modelllernen problematisĖer Verhaltensweisenȴ . . . . . . . . . . . . 7.5 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Unbewusstes (implizites) Lernenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.1 Deęnition des impliziten Lernensȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2 Experimentelle Paradigmen zur UntersuĖung impliziten Lernensȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3 Was wird beim impliziten Lernen gelerntȺ?ȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4 Wie unbewusst ist das implizite LernenȺ?ȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5 NeuropsyĖologisĖe Basis des impliziten Lernensȴ . . . . . . . . . . 8.6 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Kategorienlernen und Wissenserwerbȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.1 Was sind Kategorien und BegriěeȺ?ȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.2 Repräsentation von Kategorienȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.3 Lernen von Kategorienȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.4 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Inhalt

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10 MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerbȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.1 Was sind FertigkeitenȺ?ȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.2 Regelung und Steuerung der Motorikȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.3 MotorisĖes Lernenȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.4 Neuronale Basis des motorisĖen Lernensȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.5 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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11 Expertiseȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.1 MotorisĖe Expertiseȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Perzeptuelle Expertiseȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.3 Kognitive Expertiseȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4 Zusammenfassungȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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12 Ausbliė – Lernen, Wissen, Kognition, Handelnȴ . . . . . . . . . . . . . . . .

133

LiteraturverzeiĖnisȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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StiĖwortverzeiĖnisȴ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Vorwort

Das vorliegende BuĖ erläutert die Grundlagen der LernpsyĖologie auf einfaĖe und verständliĖe Art. Es soll Studierenden der PsyĖologie und benaĖbarter FäĖer wie Pädagogik und Biologie eine Einführung in die psyĖologisĖe ForsĖung zum Thema Lernen geben. Unser Ziel war es, dem Leser eine übersiĖtliĖe, mögliĖst repräsentative Auswahl zur ForsĖung im BereiĖ Lernen und einen gut ausgewogenen Überbliė über eher historisĖe und aktuelle ForsĖung zur LernpsyĖologie zu geben. Wir möĖten uns bei unseren Kollegen bedanken, die uns wertvolle Anregungen bei der Erstellung des BuĖes gegeben haben. HerzliĖen Dank an Merim Bilalic, Julia Klös, Jürgen Kriz, Roland Pęster, Carsten Pohl, MiĖael Waldmann und MaĴhias Weigelt für die vielen hilfreiĖen Anmerkungen und VerbesserungsvorsĖläge. Weiterhin bedanken wir uns bei Andrea Albert, Silvia Jahn, Marina Kiesel und Johannes Rodrigues für Korrekturen am Text und LiteraturverzeiĖnis. Andrea Kiesel und Iring KoĖ

Würzburg und AaĖen, August ŬŪūū

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Einleitung

Wenn man den Begriě Lernen liest, dann mag einem zunäĖst das Lernen in der SĖule in den Sinn kommen, also das Lernen von Vokabeln, von GesĖiĖtsdaten oder von mathematisĖen Formeln. SĖulisĖes Lernen ist aber nur ein sehr kleiner Teil dessen, was Lernen umfasst. Säuglinge lernen, siĖ koordiniert zu bewegen, Kleinkinder lernen zu laufen und zu spreĖen. Kinder lernen Regeln beim Spielen und im sozialen Umgang, aber auĖ motorisĖe Fertigkeiten, wie Fahrradfahren und SĖwimmen. ErwaĖsene lernen, mit neuen TeĖniken umzugehen und zum Beispiel neue Computerprogramme zu beherrsĖen. Und ältere MensĖen müssen lernen, mit körperliĖen und geistigen EinsĖränkungen umzugehen und Geräte zur Unterstützung des Alltagslebens zu verwenden. Kurzum – wir lernen unser ganzes Leben.

1.1

Lernen – Deę nition und Abgrenzung

Eine weitgehend akzeptierte Deęnition von Lernen besĖreibt Lernen als einen Prozess, der als Ergebnis von Erfahrungen relativ langfristige Änderungen im Verhaltenspotential erzeugt (vgl. Anderson, ŬŪŪŪ). Diese auf den ersten Bliė sperrige Deęnition lässt siĖ leiĖt verstehen, wenn man sie in einzelne Bestandteile zerlegt. Lernen ist ein Prozess der Veränderung. Das Resultat dieses Prozesses ist die Veränderung des Verhaltenspotentials. Die Veränderung des Verhaltens ist der Indikator für Lernen, denn nur dann kann Lernen von PsyĖologen beobaĖtet werden. Hat eine Person etwas gelernt, ohne dass dies jemals Ausdruė im Verhalten ęndet, kann ein LernforsĖer niemals auf den Lernprozess rüėsĖließen. Lernen muss siĖ aber niĖt immer unmiĴelbar durĖ Änderungen des Verhaltens ausdrüėen, deshalb begnügt siĖ die Deęnition damit, dass siĖ das Verhaltenspotential des Lerners ändert. Dabei werden aber nur relativ langfristige Änderungen des Verhaltenspotentials als Lernen bezeiĖnet. Kurzfristige Veränderungen wie Ermüdung oder die Wirkung von A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_1, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Drogen werden durĖ diese Deęnition ausgesĖlossen. Und sĖließliĖ beruht Lernen auf Erfahrung. Das heißt, körperliĖes WaĖstum und Reifung werden niĖt als Lernen klassięziert, obwohl diese Prozesse ebenfalls zu relativ langfristigen Verhaltensänderungen führen können. Der Lernprozess selbst kann niĖt beobaĖtet werden. StaĴdessen werden Veränderungen des Verhaltens bzw. angepasstes Verhalten als Indikatoren für Lernprozesse gesehen. DurĖ diesen RüėsĖluss kann es aber auĖ zu falsĖen Interpretationen von Verhaltensänderungen kommen. Ein sehr bekanntes Beispiel ist der BeriĖt über den klugen Hans. Der kluge Hans war ein Pferd, das zu Beginn des ŬŪ. Jahrhunderts bekannt wurde, da es angebliĖ zählen und reĖnen konnte (Lüė & Miller, ŬŪŪŰ). Stellte man dem Pferd ReĖen- oder Zählaufgaben, so beantwortete es diese durĖ SĖarren mit den Hufen und Niėen oder SĖüĴeln des Kopfes. NaĖ vielen UntersuĖungen fand Oskar Pfungst eine einfaĖe Erklärung (Pfungst, ūųŪű). Das Pferd Hans konnte Aufgaben nur dann lösen, wenn der Fragende selbst die Antwort wusste. Deshalb sĖloss Pfungst, dass Hans niĖt ReĖnen konnte, sondern auf feine Änderungen des GesiĖtsausdruės und auf die KörperspraĖe der fragenden Person reagierte. Er nahm an, dass der Fragende eine gespannte Körperhaltung einnahm, wenn siĖ die Anzahl des HufsĖarrens der riĖtigen Antwort annäherte und dann Signale der ErleiĖterung zeigte, wenn die riĖtige Antwort erreiĖt war. Das Verhalten des Pferdes Hans sĖeint also eher das Lernen nonverbaler Kommunikation widerzuspiegeln staĴ des Lernens mathematisĖer Fertigkeiten.

1.2

Anfänge der LernpsyĖologie

HistorisĖ ist die PsyĖologie des Lernens eng mit dem Begriě der Assoziation verbunden. Dieser Begriě hat eine lange Tradition und wurde bereits von Aristoteles verwendet. Er ging z.ȹB. davon aus, dass zwei Dinge oder Ereignisse miteinander assoziiert werden, wenn sie zeitliĖ benaĖbart sind, wie etwa Blitz und Donner. Auf der Basis solĖer Ideen entwiėelte siĖ im ūų. Jahrhundert die philosophisĖe RiĖtung des Assoziationismus, d.ȹh. die Lehre, dass psyĖologisĖe Vorgänge im WesentliĖen auf Assoziationsbildung beruhen. Diese historisĖen Wurzeln bilden den Hintergrund, auf dem die Pioniere der systematisĖen, empirisĖ-experimentellen ErforsĖung des Lernens ihre bahnbreĖenden Entdeėungen gemaĖt haben (vgl. Brysbaert & Rastle, ŬŪŪų). Als Pioniere der experimentellen ErforsĖung des Lernens sind besonders Ivan P. Pavlov und Edward L. Thorndike hervorzuheben. Während Pavlov

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die Physiologie des Verdauungssystems des Hundes untersuĖte, entdeėte er, dass reĚexartige Reaktionen, wie etwa der SpeiĖelĚuss, durĖ geeignete Lernprozeduren niĖt nur durĖ ihren natürliĖen Auslösereiz (z.ȹB. FuĴer) ausgelöst werden können, sondern auĖ durĖ vorher diesbezügliĖ neutrale Reize, wie etwa einen auditiven Stimulus (z.ȹB. ein Gloėenton). Dieser sogenannte bedingte ReĚex (oder konditionierte Reaktion; conditioned response, CR) kann mit der experimentellen Prozedur der später sogenannten klassisĖen Konditionierung untersuĖt werden, wobei der Lerneěekt am zuverlässigsten eintriĴ, wenn der neutrale Reiz dem natürliĖen Auslösereiz (d.ȹh. dem unkonditionierten Stimulus, siehe Kapitel Ŭ) zeitliĖ vorausgeht. Erklärt wurde dieser Lerneěekt von Pavlov (ūųŬű) dadurĖ, dass er einen Prozess der Assoziationsbildung angenommen hat, der auf der Basis der zeitliĖen Koppelung des neutralen und des unkonditionierten Reizes eine neue Assoziation zwisĖen dem neutralen Reiz und der Reaktion bildet. Diese Annahme legt also nahe, dass beim klassisĖen Konditionieren eine neue Reiz-Reaktions (stimulus-response, S-R) Assoziation gebildet wird. In späteren Kapiteln (insbesondere Kapitel Ů) dieses BuĖs werden wir allerdings sehen, dass diese Annahme miĴlerweile niĖt mehr aufreĖterhalten wird. Zu Beginn des ŬŪ. Jahrhunderts hat Thorndike (ūųūū) experimentelle Studien zum Lernen an Katzen durĖgeführt. (Pavlovs bahnbreĖende Arbeiten wurden bereits um die Jahrhundertwende durĖgeführt, aber erst ungefähr ein Vierteljahrhundert später, ūųŬű, vom RussisĖen ins EnglisĖe übersetzt.) Er fand heraus, dass Katzen lernten, siĖ erfolgreiĖ aus einem Käęg zu befreien und mit zunehmenden LerndurĖgängen immer sĖneller wurden. Dieses Lernen erklärte er dadurĖ, dass in einer bestimmten Stimulussituation dasjenige Verhalten, das erfolgreiĖ ist, mit dieser Stimulussituation assoziiert wird, und dass diese S-R Assoziation das Verhalten zunehmend bestimmt (siehe Kapitel Ŭ). Dieses allgemeine Prinzip, d.ȹh. dass erfolgreiĖes Verhalten dazu tendiert, in der gleiĖen Situation zunehmend häuęger ausgeführt zu werden, hat Thorndike als das sogenannte Gesetz der Wirkung (Law of Eěect) bezeiĖnet. Diese Pionierleistungen der assoziationistischen experimentalpsychologisĖen LernforsĖung haben insbesondere in den USA eine starke ForsĖungsriĖtung in der PsyĖologie hervorgebraĖt, die unter dem Namen Behaviorismus (Watson, ūųūų) bekannt wurde. Die Grundidee des Behaviorismus besteht darin, dass eine wissensĖaĞliĖe PsyĖologie im WesentliĖen das Verhalten erforsĖen sollte und die Bedingungen ęnden muss, die dazu führen, dass siĖ Verhalten ändert und an Umweltbedingungen anpasst. DadurĖ ist die Grundidee des Behaviorismus eng mit der PsyĖologie des Lernens verknüpĞ, weil Lernen ja, wie oben besĖrieben, als relativ langfristige,

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erfahrungsbedingte Verhaltensänderung deęniert wird. Allerdings gab es in der LernpsyĖologie immer sĖon versĖiedene theoretisĖe Positionen (z.ȹB. Assoziationismus, Kognitivismus, Behaviorismus). Der Behaviorismus kann dabei historisĖ vor allem auĖ als eine Abgrenzung gegen eine damals starke theoretisĖe Tradition gesehen werden, PsyĖologie vor allem als eine WissensĖaĞ von den bewussten (d.ȹh. introspektiv zugängliĖen) Empęndungen zu sehen (TitĖener, ūųūŪ; Wundt, ūŲűŮ). Diese RiĖtung wurde damals als Strukturalismus bezeiĖ net. Die behavioristisĖe Kritik an der strukturalistisĖen PsyĖologie bestand darin, dass „subjektive“ Konstrukte wie Bewusstsein niĖt unmiĴelbar (von außen) beobaĖtbar sind und deswegen niĖt Gegenstand einer wissensĖaĞliĖen PsyĖologie sein könnten. Aus diesem Grund wurde vorgesĖlagen, dass siĖ psyĖologisĖe ForsĖung allein auf das beobaĖtbare Verhalten zu besĖränken habe. Der radikalste (und dadurĖ wohl auĖ bekannteste) Vertreter der behavioristisĖen PsyĖologie war Burrhus F. Skinner. Skinners Ansatz war so radikal behavioristisĖ, dass er sogar dem von Thorndike verwendeten Erklärungskonzept der Assoziation skeptisĖ gegenüberstand, weil eine Assoziation sĖließliĖ auĖ niĖt direkt beobaĖtbar ist, sondern nur das Verhalten und die vorausgehenden und naĖfolgenden Reize bzw. Konsequenzen (Skinner, ūųŭŲ). Diese radikal-behavioristisĖe Abgrenzung Skinners vom Assoziationskonzept ist ein gutes Beispiel dafür, dass der Behaviorismus theoretisĖ sehr viel heterogener und vielfältiger war, als das häuęg in der GleiĖsetzung von Behaviorismus und „S-R PsyĖologie“ vereinfaĖend angenommen wird (vgl. Marx & Cronan-Hillix, ūųŲű, für eine historisĖe Einordnung). Skinners besonderer wissensĖaĞliĖer Erfolg lag darin begründet, dass er äußerst systematisĖ die funktionalen Beziehungen zwisĖen dem Verhalten und naĖfolgenden Konsequenzen in eigens dafür konstruierten, experimentell wohlkontrollierten Lernumgebungen, d.ȹh. Versuchskammern, untersuĖt hat. Diese VersuĖskammern wurden später von anderen unter dem Namen Skinner-Box popularisiert. Skinner hat mit seiner behavioristisĖen VerhaltensforsĖung die Tradition von Thorndike fortgesetzt und Verhalten als Funktion seiner Verstärkungsbedingungen analysiert (vgl. das von Thorndike postulierte Gesetzt der Wirkung). In der experimentellen Prozedur zur UntersuĖung des Lernens hat Skinner untersuĖt, wie Verhalten durĖ seine Konsequenzen kontrolliert wird. Weil das Verhalten in diesem Sinne instrumentell ist, hat Skinner diese Verhaltensweisen als „operant“ bezeiĖnet und die UntersuĖungsmethode entspreĖend als operantes Konditionieren. DadurĖ untersĖied er seine ForsĖung von der von Pavlov eingeführten experimen-

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tellen Prozedur (klassisĖes Konditionieren), bei der die Reaktion (das „respondente“ Verhalten) durĖ einen Reiz bereits vorgeben ist. Diese historisĖe Einordnung der experimentellen PsyĖologie des Lernens maĖt verständliĖ, warum viele bahnbreĖende Entdeėungen vielfaĖ in Tierexperimenten gemaĖt worden sind. DurĖ die Abgrenzung der behavioristisĖen ForsĖung von einer nur sĖwer experimentell überprüfbaren „Bewusstseinsphilosophie“ der damaligen strukturalistisĖen PsyĖologie wurde neben den Erklärungskonzepten auĖ der GegenstandsbereiĖ der ForsĖung vom bewussten Erleben zum beobaĖtbaren Verhalten verändert. Es liegt nun in der Natur der SaĖe, dass eine grundlegende VerhaltensforsĖung in tierexperimentellen Studien viel besser die Laborbedingungen, unter denen das Verhalten studiert wird, systematisĖ variieren kann und dabei vielfaĖ auĖ weniger ethisĖen EinsĖränkungen unterliegt (z.ȹB. wenn es um Vermeidungslernen bei aversiven Reizen geht). Neben diesem praktisĖen Grund für tierexperimentelle Lernstudien spielt auĖ die behavioristisĖe Ablehnung von Bewusstseinsprozessen als wesentliĖer Faktor für die Erklärung von Verhalten eine Rolle, denn wenn es für die ForsĖung niĖt relevant ist, was die Probanden während oder naĖ der experimentellen Studie verbal beriĖten, dann könnte man auĖ gleiĖ niĖt humane Probanden (z.ȹB. RaĴen, Tauben, Hunde, Katzen) für die Studien verwenden, ohne dass man dabei mögliĖerweise wesentliĖe Informationen verliert.

1.3

Aktuelle Fragen der LernpsyĖologie

SelbstverständliĖ spielt tierexperimentelle ForsĖung in der PsyĖologie des Lernens miĴlerweile eine viel weniger zentrale Rolle, und auĖ zu den Zeiten der frühen Behavioristen gab es natürliĖ immer auĖ viel ForsĖung an mensĖliĖen Probanden. Eine wiĖtige Erkenntnis ist hierbei, dass Lernphänomene, die in tierexperimentellen Studien beobaĖtet werden können, häuęg auĖ in analoger Weise beim mensĖliĖen Lernen naĖgewiesen werden können (z.ȹB. Diėinson, Shanks & Evenden, ūųŲŮ). Wenn wir uns in diesem BuĖ mit der PsyĖologie des Lernens befassen, dann ist es wiĖtig festzustellen, dass mit klassisĖer und operanter Konditionierung zwei versĖiedene experimentelle Prozeduren zur UntersuĖung des Lernens gemeint sind, und wir werden in den späteren Kapiteln dieses BuĖs noĖ eine ganze Reihe von weiteren Prozeduren (oder experimentellen Paradigmen) besĖreiben. Das Phänomen, das mit Konditionierungsstudien unter-

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suĖt wird, kann als assoziatives Lernen bezeiĖnet werden. Damit ist gemeint, dass Verhalten, und meistens auĖ das mensĖliĖe Urteil, von systematisĖen Beziehungen zwisĖen Umweltereignissen (Reizen) beeinĚusst wird. Während diese mehr terminologisĖen Deęnitionen kaum kontrovers sind, gibt es im Hinbliė auf die zu verwendenden Erklärungskonzepte durĖaus kontroverse Diskussionen (Wasserman & Miller, ūųųű). Zum Beispiel argumentieren MitĖell, De Houwer und Lovibond (ŬŪŪų), dass assoziatives Lernen das zu erklärende Phänomen bezeiĖnet, aber dass dies niĖt notwendigerweise auĖ impliziert, dass zwangsläuęg Erklärungen im Sinne von Assoziationsbildung angenommen werden müssen. Mit diesem Argument verweisen MitĖell et al. (ŬŪŪų) darauf, dass neben assoziativen Erklärungen auĖ kognitive Erklärungen der untersuĖten Lernphänomene mögliĖ sind. Das Wesen einer Assoziation ist, dass zwei (oder mehr) mentale Konzepte (Repräsentationen) miteinander verbunden werden, und dass diese Verbindung ungeriĖtet und im Prinzip „inhaltsfrei“ ist. Demgegenüber postulieren kognitive Ansätze in der ForsĖung zum assoziativen Lernen, dass die gebildeten Verbindungen geriĖtet sind und kausale Strukturen in der Umwelt repräsentieren (De Houwer, ŬŪŪų). In diesem Sinne würde „Wissen“ über die Umwelt (d.ȹh. UrsaĖe Æ Wirkung) aufgebaut werden, aus dem logisĖe SĖlussfolgerungen gezogen werden können (Rescorla, ūųŲŲ). Wenn iĖ z.ȹB. Nudeln mit Tomatensoße esse und danaĖ eine allergisĖe Reaktion habe, und am näĖsten Tag Tomaten esse und wieder eine allergisĖe Reaktion erleide, dann könnte iĖ den SĖluss ziehen, dass iĖ vermutliĖ niĖt gegen Nudeln allergisĖ bin, obwohl iĖ ja am Vortag eine Assoziation zwisĖen Nudeln und Allergie häĴe bilden können (oder mögliĖerweise auĖ gebildet habe). SolĖe Art von rüėwirkenden SĖlussfolgerungen über die vermutete kausale Wirkung von mögliĖen EinĚussvariablen sĖeinen zunäĖst klar für kognitive Ansätze zu spreĖen, allerdings konnten in tierexperimentellen Studien vergleiĖbare Eěekte naĖgewiesen werden (Rüė wärts-Bloė ierung, siehe Kapitel Ů), und assoziationistisĖe Lernmodelle können solĖe Eěekte auĖ erklären (siehe Shanks, ŬŪūŪ, für eine aktuelle ÜbersiĖt). Die Frage, ob Lernen durĖ Assoziationen oder Kognitionen (im Sinne von logisĖen, propositionalen SĖlussfolgerungen) bestimmt wird, ist seit einigen Jahren eine aktuelle ForsĖungsfrage (De Houwer, ŬŪŪų; MitĖell et al., ŬŪŪų; Shanks, ŬŪūŪ, für ÜbersiĖtsaufsätze). Neben der Frage naĖ der Rolle von Assoziation vs. Kognition spielt auĖ die Frage naĖ dem Bewusstsein in der PsyĖologie des Lernens seit ca. Ŭů Jahren wieder eine große Rolle. Dieses „Revival“ der Frage naĖ der Rolle des Bewusstseins beim Lernen ist insofern bemerkenswert, weil Bewusstsein ja,

Einleitung

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wie oben besĖrieben, als Folge der behavioristisĖen Kritik für eine gewisse Zeit als wissensĖaĞliĖer ForsĖungsgegenstand für wenig „seriös“ gehalten wurde. Allerdings ist eine GleiĖsetzung von Assoziation = unbewusst und Kognition = bewusst wissensĖaĞliĖ vermutliĖ niĖt haltbar, weil auĖ Assoziationen bewusst sein können (oder es sogar meistens sind; Shanks, ŬŪūŪ), und Kognitionen können mögliĖerweise unbewusst sein, wie wir in Kapitel Ų zum unbewussten (impliziten) Lernen besĖreiben. Vor dem Hintergrund dieser hoĖaktuellen ForsĖungsfragen werden wir in diesem BuĖ in insgesamt ūŬ Kapiteln die Grundlagen der PsyĖologie des Lernens darstellen. NaĖ diesem einführenden Kapitel werden wir in Kapitel Ŭ zunäĖst Grundprinzipien der versĖiedenen experimentellen Konditionierungsparadigmen besĖreiben. In Kapitel ŭ stellen wir dann die Basisphänomene des assoziativen Lernens beim Konditionieren dar. Kapitel Ů behandelt die Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen, und Kapitel ů wird einen Einbliė in Anwendungen der PsyĖologie des assoziativen Lernens in der Verhaltenstherapie geben. Kapitel Ű und ű behandeln Lernen ohne Belohnung und BeobaĖtungslernen. Kapitel Ų wird siĖ speziell der Frage naĖ der MögliĖkeit unbewussten Lernens widmen. In Kapitel ų geben wir einen Einbliė in das Lernen von Kategorien und Formen des kognitiven Wissenserwerbs. Kapitel ūŪ und ūū führen in die ForsĖung zum motorisĖen Lernen sowie die ExpertiseforsĖung ein. Das letzte und ūŬ. Kapitel wird einen Ausbliė auf aktuelle ForsĖungsthemen der LernpsyĖologie geben. Auf der Basis der Lektüre dieses BuĖs zur LernpsyĖologie werden Sie, liebe Leserin und lieber Leser, Wissen über die Grundlagen des Lernens erworben haben. Dabei ist unsere AbsiĖt, Ihnen zu vermiĴeln, dass Lernen niĖt nur ein hoĖ interessantes und auĖ in seinen Anwendungen (z.ȹB. in der Verhaltenstherapie oder in der Pädagogik) wiĖtiges ForsĖungsgebiet ist, sondern dass Lernen auĖ ein zentraler Gegenstand der aktuellen kognitionspsyĖologisĖen ForsĖung repräsentiert. Weiterführende Literatur Brysbaert, M., & Rastle, K. (ŬŪŪų). Historical and Conceptual Issues in PsyĖology. Harlow: Pearson Education. MitĖell, C.ȹJ., De Houwer, J., & Lovibond, P.ȹF. (ŬŪŪų). The propositional nature of human associative learning. Behavioral and Brain Sciences, ŭŬ, ūŲŭ–ŬŮŰ.

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Assoziatives Lernen: Konditionierungsparadigmen

Assoziative Lernprozesse wurden zunäĖst in zwei versĖiedenen Paradigmen, dem klassisĖen Konditionieren und dem operanten Konditionieren untersuĖt. Im Folgenden besĖreiben wir die Pionierarbeiten von Pavlov und Thorndike zu diesen beiden Arten der Konditionierung. AnsĖließend stellen wir das Grundprinzip des klassisĖen und operanten Konditionierens dar. Beim operanten Konditionieren erläutern wir die Konzepte Belohnung und Bestrafung ausführliĖ. Zum AbsĖ luss des Kapitels skizzieren wir drei aktuelle UntersuĖungsparadigmen zum assoziativen Lernen beim MensĖen: Evaluative Konditionierung, Hinweisreiz-Konsequenz Lernen (Cue-Outcome Learning) und Reaktions-Konsequenz Lernen (Response-Outcome Learning).

2.1

Pionierarbeiten zum assoziativen Lernen

Der Pavlovsche Hund. WiĖtige wissensĖaĞliĖe Entdeėungen werden zuweilen beiläuęg gemaĖt. Der russisĖe Physiologe Ivan P. Pavlov interessierte siĖ ursprüngliĖ für die Physiologie der Verdauung bei Hunden. Im Rahmen dieser Arbeiten wurde bei Hunden der reĚexhaĞe SpeiĖelĚuss gemessen, wenn man FleisĖpulver in den Mund des Hundes appliziert. Der Überlieferung zufolge stellte Pavlov fest, dass sĖon naĖ einigen VersuĖsdurĖgängen eine exakte Messung des SpeiĖelĚusses als Reaktion auf das FleisĖpulver niĖt mehr mögliĖ war, denn der Hund speiĖelte bereits, sobald der VersuĖsleiter den Raum betrat. Das ErsĖeinen des VersuĖsleiters löste SpeiĖelĚuss also antizipatorisĖ aus, bevor dem Hund tatsäĖliĖ FleisĖpulver gegeben wurde. Pavlov nannte dieses Phänomen einen bedingten oder konditionierten ReĚex und untersuĖte es systematisĖ. Heute ist diese Art des Lernens als klassisĖ es Konditionieren bekannt. (Interessanterweise werden wissensĖaĞliĖe Entdeėungen zuweilen auĖ gleiĖ zeitig und unabhängig von-

A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_2, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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einander gemaĖt. Twitmyer (ūųŪů) untersuĖte zeitgleiĖ zu Pavlov klassisĖe Konditionierung am PatellarsehnenreĚex.) Die Thorndikesche Katze. Edward Lee Thorndike führte Experimente mit Katzen als VersuĖstieren durĖ. Jeweils eine Katze war in einem Käęg (einer sogenannten Rätselbox) eingesperrt, der durĖ einen komplexen MeĖanismus geöěnet werden konnte. Zuerst musste die Katze an einem Striė ziehen, um das erste TürsĖloss zu öě nen, dann musste sie auf einen Hebel treten, um das zweite TürsĖloss zu öěnen und sĖließliĖ musste sie den Türriegel aufstoßen. Beim ersten VersuĖ, der Rätselbox zu entkommen, probierte die Katze viele versĖiedene Verhaltensweisen aus, bis sie mehr oder weniger zufällig die Tür des Käęgs öěnete (VersuĖ und Irrtum). Je mehr VersuĖsdurĖgänge die Katze erlebte, umso sĖ neller konnte sie dem Käęg entkommen. Außerhalb des Käęgs wurde die Katze gefüĴert, d.ȹh. die Verhaltensweise, die es der Katze ermögliĖte, den Käęg zu verlassen, wurde jeweils bekräĞ igt (Thorndike, ūųūū). Die Art des Lernens, die Thorndike untersuĖte, wird heute als operantes Konditionieren bezeiĖnet. Als LernmeĖanismus nahm Thorndike an, dass die Katzen S-R Verbindungen lernen (siehe Abbildung Ŭ.ū). In der Lernphase zeigen die Katzen zunäĖst versĖiedene Verhaltensweisen (Reaktionen A, B, C). Der Käęg (S) wird mit derjenigen Verhaltensweise (R) assoziiert, die durĖ das FuĴer (positive Konsequenz) verstärkt wird. In der naĖfolgenden Testphase ist es deshalb viel wahrsĖeinliĖer, dass die Katzen im Käęg die erfolgreiĖe Reaktion B ausführen als die Reaktionen A oder C. Pavlov und Thorndike nahmen beide an, dass in ihren LernuntersuĖungen assoziatives Lernen zwisĖen Stimuli und Reaktionen staĴęndet. Pavlov vermutete eine assoziative Verbindung zwisĖen dem ErsĖeinen des VersuĖsleiters und der Reaktion des vermehrten SpeiĖelĚusses. NaĖ Thorndikes AnsiĖt wird eine Assoziation zwisĖen Käęg und Reaktion erworben. Das FuĴer, also die positive Konsequenz des Verhaltens, dient seiner Meinung naĖ ledigliĖ dazu, die S-R Verbindung zu verstärken, d.ȹh. es wird niĖt in die gelernte Assoziation integriert. Erst sehr viel später wurde diese SiĖtweise des Behaviorismus revidiert. Aktuelle Lerntheorien gehen davon aus, dass beim operanten Konditionieren auĖ die Konsequenz des Verhaltens gelernt wird, dass also S-R-K Verbindungen gelernt werden. Und beim klassisĖen Konditionieren wird heute angenommen, dass überwiegend Stimulus-Stimulus Assoziationen gelernt werden, dass also das ErsĖeinen des VersuĖsleiters mit dem FleisĖpulver assoziiert wird. Die Erwartung des FleisĖpulvers beim ErsĖeinen des VersuĖsleiters löst dann die SpeiĖelreaktion aus.

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Abbildung 2.1: SĖematisĖe Darstellung des operanten Konditionierens.

2.2

Grundprinzip des klassisĖen Konditionierens

Beim klassisĖen Konditionieren (siehe Abbildung Ŭ.Ŭ) wird eine bereits bestehende Verbindung zwisĖen unkonditoniertem Stimulus (US) und unkonditionierter Reaktion (UR) verwendet. Zum Beispiel nutzte Pavlov den SpeiĖelreĚex – die Darbietung von FuĴer (US) löst SpeiĖelĚuss (UR) aus. Ein zunäĖst neutraler Stimulus (NS), beispielsweise ein Gloėenton, hat keine spezięsĖe Wirkung, sondern bewirkt eine neutrale Reaktion (z.ȹB. eine Orientierungsreaktion, bei Hunden ist dies typisĖerweise Ohrenaufstellen). In der Lernphase wird der US (FuĴer) gepaart mit dem neutralen Stimulus (Gloėenton) präsentiert, und löst die UR (SpeiĖeln) aus. NaĖ einigen gepaarten Darbietungen mit dem FuĴer wird der ursprüngliĖ neutrale Gloėenton zum konditionierten Stimulus (conditioned stimulus, CS). In der ansĖließenden Testphase löst die alleinige Darbietung des Tons die SpeiĖelreaktion aus. Nun spriĖt man von einer konditionierten Reaktion (conditioned response, CR), die auf den konditionierten Stimulus folgt (Pavlov, ūųŬű). In der Terminologie des klassisĖen Konditionierens beziehen siĖ die Begriěe CR und UR auf dasselbe Verhalten; theoretisĖ ist eine UntersĖeidung von UR und CR aber sinnvoll, da die Stärke der Reaktion auf den CS häuęg etwas sĖwäĖer ist als die Reaktion auf den US.

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Abbildung 2.2: SĖematisĖe Darstellung des klassisĖen Konditionierens. Das klassisĖe Konditionieren ist überwiegend an Tieren untersuĖt worden, jedoĖ kann das Basisphänomen auĖ beim mensĖliĖen Lernen zuverlässig demonstriert werden. Wird beispielsweise auf die Cornea (Hornhaut) des Auges ein sĖwaĖer LuĞstoß (US) geriĖtet, löst dieser eine LidsĖlussreaktion (UR) aus. NaĖ einigen gepaarten Darbietungen des LuĞstoßes mit einem LiĖtreiz (CS) löst dieser alleine die LidsĖlussreaktion (CR) aus (z.ȹB. Prokasy, Grant, & Myers, ūųůŲ).

2.3

Grundprinzip des operanten Konditionierens

Beim klassisĖen Konditionieren wird ein bisher neutraler Reiz mit einer bestehenden Verbindung von US und UR assoziiert. Beim operanten Konditionieren dagegen wird gelernt, welĖe Reaktion (in einer bestimmten Situation) erfolgreiĖ ist. Anders formuliert könnte man sagen, dass beim klassisĖen Konditionieren gelernt wird, welĖe weiteren Reize Hinweisbedingungen für bestehende S-R Verbindungen sind. Man spriĖt hier von respondentem Verhalten, da auf einen Reiz hin reagiert wird. Im Gegensatz dazu werden beim operanten Konditionieren neue Verhaltensweisen bzw. neue S-R Verbindungen gelernt. Das operante Verhalten erfolgt instrumentell, da das Verhalten zu einer Veränderung bzw. Konsequenz in der Umwelt führt. Beim operanten Konditionieren wird niĖt nur gelernt, wenn Verhaltensweisen positive Konsequenzen naĖ siĖ ziehen, sondern auĖ, wenn Verhal-

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tensweisen zu negativen Konsequenzen führen. In diesem Fall werden die S-R Verbindungen abgesĖwäĖt, d.ȹh. die Ausführung der entspreĖenden Reaktion wird unwahrsĖeinliĖer. SystematisĖe UntersuĖungen zu Verstärkung und Bestrafung wurden von Burrhus F. Skinner (ūųŪŮ–ūųųŪ) durĖgeführt. Positive vs. negative Konsequenzen, die eintreten bzw. ausbleiben = Verstärkung bzw. Bestrafung. Für systematisĖe UntersuĖungen zum operanten Konditionieren verwendete Skinner VersuĖskäęge, in denen die VersuĖstiere bestimmte, artgemäße Reaktionen ausführen konnten (Skinner, ūųŭŲ). In diesen später sogenannten Skinner-Boxen (siehe Abbildung Ŭ.ŭ) konnten RaĴen beispielsweise einen Hebel betätigen oder Tauben konnten auf eine SĖeibe piėen. OĞ enthielt der Käęg ein FuĴermagazin, so dass der Experimentator das Tier in kontrollierter Weise füĴern konnte. Negative Konsequenzen konnten durĖ das AnsĖalten eines elektrisĖen Rosts gegeben werden. Um untersĖiedliĖe Situationsbedingungen zu sĖaěen, enthielten Skinner-Boxen oĞ auĖ ein LiĖt oder es konnten Töne präsentiert werden.

Abbildung 2.3: SĖematisĖe Darstellung einer Skinner-Box (naĖ KoĖ, 2002). Skinner untersuĖte, wie Verhalten durĖ Verstärkung oder Bestrafung moduliert wird (siehe Tabelle Ŭ.ū). Folgt ein angenehmer Reiz auf eine Verhaltensweise, so steigt die WahrsĖeinliĖkeit für dieses Verhalten. Wir spreĖen von positiver Verstärkung. Folgt ein unangenehmer Reiz auf eine bestimmte Verhaltensweise, d.ȹh. folgt Bestrafung auf die Verhaltensweise, dann sinkt die

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Assoziatives Lernen

WahrsĖeinliĖkeit für dieses Verhalten. Aber auĖ die Wegnahme von Reizen moduliert Verhalten. Wird ein positiver Reiz entfernt, führt beispielsweise das Drüėen des Hebels dazu, dass das FuĴer weggenommen wird, dann drüėt das VersuĖstier den Hebel seltener. Die Wegnahme eines positiven Reizes wirkt also ebenfalls als Bestrafung. Wird dagegen ein unangenehmer Reiz entfernt, wenn eine Verhaltensweise gezeigt wird, dann steigt die WahrsĖeinliĖkeit für dieses Verhalten. Erhält die RaĴe eine unangenehme elektrisĖe Reizung über den elektrisĖen Rost, und der elektrisĖe Rost wird durĖ das Drüėen des Hebels abgesĖaltet, dann wird die RaĴe den Hebel häuęger drüėen. Diese Art der Verstärkung nennen wir negative Verstärkung. Tabelle 2.1: Formen der Verstärkung und Bestrafung Qualität des Reizes Verhaltenskonsequenz

angenehm

unangenehm

ReizDarbietung

Positive Verstärkung

Bestrafung

ReizEntfernung

Bestrafung

Negative Verstärkung

Dieselben Arten der Verstärkung und Bestrafung beeinĚussen mensĖliĖes Verhalten, und werden z.ȹB. bei der Erziehung von Kindern verwendet. Lob für ein erwünsĖtes Verhalten ist ein positiver Verstärker. Tadel für ein unerwünsĖtes Verhalten ist eine Bestrafung. Fernsehverbot, also die Wegnahme eines positiven Reizes, ist ebenfalls eine Bestrafung. Und die Wegnahme eines erwarteten negativen Reizes, wie beispielsweise die Ankündigung, eine bereits angedrohte Strafarbeit doĖ niĖt sĖreiben zu müssen, ist eine negative Verstärkung. Jeder Reiz, dessen Darbietung oder Wegnahme die AuftretenswahrsĖeinliĖkeit einer Verhaltensweise verändert, ist ein Verstärker oder eine Bestrafung. Bei UntersuĖungen an Tieren wurden häuęg Nahrung oder SĖmerzreize zur Verhaltensmodulation verwendet. Diese primären Verstärker wirken ohne vorherige Lernerfahrung. Daneben gibt es auĖ sogenannte sekundäre Verstärker. Dabei handelt es siĖ um ursprüngliĖ neutrale Reize, die zuvor mit primären Verstärkern gepaart worden sind und nun ebenfalls Verhaltensweisen modulieren. Beispielsweise ist Geld ein solĖer sekundärer Verstärker. Die Reizstärke des Verstärkers, also wie angenehm oder unangenehm der Reiz

Assoziatives Lernen

25

ist, beeinĚusst, wie sĖnell gelernt wird. Bei stärkeren Reizen wird typisĖerweise sĖneller gelernt. Dieser Zusammenhang ist aber niĖt linear, sondern funktioniert nur in miĴleren BereiĖen der Reizstärke. Für eine hungrige RaĴe wirkt FuĴer als positiver Verstärker, erhält die RaĴe aber sehr viel FuĴer (und ist bereits saĴ), wirkt zusätzliĖes FuĴer niĖt mehr als positiver Verstärker. Deshalb ist eine inhaltliĖe Deęnition für Verstärker niĖt mögliĖ. StaĴdessen hat Skinner den Begriě Verstärker rein durĖ die Wirkungsweise deęniert: Jeder Reiz, der die AuftretenswahrsĖeinliĖkeit eines Verhaltens erhöht, ist ein Verstärker, und jeder Reiz, der die AuftretenswahrsĖeinliĖkeit eines Verhaltens verringert, ist eine Bestrafung. Wir erinnern uns, dass Thorndike den Erwerb von S-R Beziehungen als MeĖanismus des instrumentellen Lernens postulierte. Die Situationsmerkmale (Stimuli), die vorliegen, wenn eine Reaktion bekräĞigt wird, werden mit dieser Reaktion verknüpĞ, so dass diese Reaktion in dieser Situation wahrsĖeinliĖer wird (Gesetz der Wirkung, law of eěect). Skinner dagegen untersĖied zwisĖen operantem Konditionieren einerseits und Diskriminationslernen andererseits. Er vermutete, dass beim operanten Konditionieren die AuftretenswahrsĖeinliĖ keiten für Reaktionen im Allgemeinen steigen oder sinken, wenn positive oder negative Konsequenzen folgen. S-R Lernen ęndet nur staĴ, wenn Belohnung bzw. Bestrafung selektiv an bestimmte Situationsbedingungen geknüpĞ ist. Das heißt, nur wenn eine Reaktion unter einer Situationsbedingung belohnt bzw. bestraĞ wird, unter einer anderen Bedingung aber keine Konsequenz naĖ siĖ zieht, wird die Situation als diskriminativer Hinweisreiz gelernt. UngeaĖtet dessen, ob ReaktionswahrsĖeinliĖkeiten generell steigen oder S-R Assoziationen verstärkt werden, würden Behavioristen beim operanten und klassisĖen Konditionieren nur beobaĖtbare Variablen, d.ȹh. dargebotene Stimuli und beobaĖtbare Reaktionen, zur Erklärung der Lernprozesse annehmen. Aktuelle kognitive Lerntheorien argumentieren staĴdessen mit internen Zuständen des Lerners. Für das klassisĖe Konditionieren werden Assoziationen zwisĖen Stimuli angenommen, so dass die Darbietung des CS zu der Erwartung des US führt. Und beim operanten Konditionieren werden Assoziationen zwisĖen Reaktionen und naĖfolgenden Konsequenzen gelernt, so dass die Ausführung einer Reaktion zur Erwartung eines naĖfolgenden Stimulus (Konsequenz) führt.

26 2.4

Assoziatives Lernen Weitere UntersuĖungsparadigmen zum assoziativen Lernen beim MensĖen

Frühe Arbeiten zum klassisĖen und operanten Konditionieren verwendeten oĞ tierexperimentelle Studien. Die Lernprinzipien gelten jedoĖ genauso für mensĖliĖes Lernen. Hier skizzieren wir drei aktuelle UntersuĖungsparadigmen, die assoziative Lernprozesse untersuĖen. Die evaluative Konditionierung und das Hinweisreiz-Konsequenz Lernen (Cue-Outcome Learning) postulieren Stimulus-Stimulus Assoziationen und können somit in Analogie zum klassisĖen Konditionieren betraĖtet werden. Das Reaktions-Konsequenz Lernen (Response-Outcome Learning) bezieht siĖ auf assoziative Verknüpfungen von Reaktionen und naĖfolgenden Stimuli und ist somit ähnliĖ zur operanten Konditionierung. Evaluative Konditionierung. Wird ein neutraler Stimulus mit einem positiven oder einem negativen Stimulus gepaart dargeboten, dann wird dieser Stimulus ansĖließend positiver bzw. negativer bewertet. Levey und Martin (ūųűů) entwiėelten eine Bild-Bild UntersuĖungsanordnung, um evaluative Konditionierung zu untersuĖen. Probanden sahen ein Set von Bildern und sortierten die Bilder in die Kategorien „mag iĖ“, „mag iĖ niĖt“ und „neutral“. In einer Lernphase wurden ursprüngliĖ neutrale Bilder (CS) gemeinsam mit positiven, negativen oder neutralen Bildern (US) präsentiert. AnsĖließend beurteilten die Probanden die ursprüngliĖ neutralen Bilder (CS). Bilder, die gemeinsam mit positiven Bildern gezeigt worden waren, wurden positiver bewertet, und Bilder, die mit negativen Bildern dargeboten worden waren, wurden negativer bewertet als Bilder, die mit neutralen Bildern gezeigt worden waren. Um die Bewertung neutraler Stimuli zu verändern, können diese Stimuli beliebig mit anderen, valenten (d.ȹh. aěektiv „aufgeladenen“) Stimuli gepaart werden, unabhängig von der Darbietungsart und Modalität. In der Werbung werden beispielsweise bekannte, beliebte Personen mit einem Produkt assoziiert, oder es wird angenehme Musik oder auĖ ein angenehmer DuĞ verwendet, um die Bewertung eines Produktes zu beeinĚussen. Gegenwärtig wird diskutiert, ob evaluative Konditionierung und klassisĖes Konditionieren auf dieselben LernmeĖanismen rüė zuführen sind (Hofmann, De Houwer, Perugini, Baeyens, & Crombez, ŬŪūŪ). Beispielsweise ist beim klassisĖen Konditionieren Aufmerksamkeit für den Zusammenhang von CS und US eine wiĖtige Voraussetzung für die Assoziationsbildung, während evaluative Konditionierung mögliĖerweise auĖ staĴęndet,

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ohne dass die Assoziation zwisĖen CS und US bewusst werden muss (siehe Kapitel Ų). Hinweisreiz-Konsequenz Lernen (Cue-Outcome Learning). In Studien zum Hinweisreiz-Konsequenz Lernen (Cue-Outcome Learning) erhalten Probanden Informationen über den Zusammenhang versĖiedener Hinweisreize (Cues) mit bestimmten Konsequenzen (Outcome) und sollen dann sĖließen, inwiefern das Vorhandensein eines Hinweisreizes kausal eine bestimmte Konsequenz verursaĖt (z.ȹB. De Houwer & Beėers, ŬŪŪŬ). Beispielsweise erhalten die Probanden die Information, dass eine Person A Nudeln mit Tomatensoße und Kapern isst und danaĖ eine allergisĖe Reaktion hat. Beim Essen von Nudeln mit Käsesauce reagiert die Person niĖt allergisĖ, während sie beim Essen von Tomatensalat mit SĖafskäse wieder allergisĖ regiert. Aus diesen Informationen können die Probanden dann den SĖluss ziehen, dass Person A vermutliĖ niĖt gegen Nudeln und Kapern allergisĖ ist, obwohl sie beim ersten Beispiel eine Assoziation zwisĖen Nudeln und Allergie häĴen bilden können (und mögliĖerweise auĖ gebildet haben). Assoziationen zwisĖen Hinweisreiz (CS) und Konsequenz (US) werden nur dann gelernt, wenn der Hinweisreiz die Konsequenz vorhersagt und wenn noĖ kein weiterer Hinweisreiz gelernt wurde, um die Konsequenz vorherzusagen. Diese EinsĖränkung der Assoziationsbildung beim Hinweisreiz-Konsequenz Lernen betraĖten wir ausführliĖ unter dem SĖ lagwort Bloėierung in Kapitel Ů.Ů. Reaktions-Konsequenz Lernen (Response-Outcome Learning). Experimentelle Anordnungen, ähnliĖ wie beim operanten Konditionieren, werden verwendet, um kausale Urteile zu untersuĖen. Zum Beispiel untersuĖten Wasserman, Elek, Chatlosh und Baker (ūųųŭ) das Kausalitätsempęnden von Probanden in einer einfaĖen Aufgabe. Probanden konnten eine Taste drüėen, und als Konsequenz ging zuweilen ein LiĖt an. Das LiĖt kann hier als ein Verstärker gesehen werden, der der Reaktion folgte. GleiĖzeitig konnte das LiĖt jedoĖ auĖ angehen, ohne dass der Proband die Taste drüėte. Wassermann et al. variierten systematisĖ die WahrsĖeinliĖkeit, mit der das LiĖt (Outcome) dem Tastendruė (Response) folgte, P(O|R), und die WahrsĖeinliĖkeit, dass das LiĖt anging, ohne dass die Taste gedrüėt wurde, P(O|¬R). Diese WahrsĖeinliĖkeiten wurden jeweils für Intervalle der Dauer ū Sekunde variiert und im AnsĖluss wurden die Probanden befragt, wie stark sie auf einer Skala von ƺūŪŪ bis +ūŪŪ den Eindruė häĴen, dass der Tastendruė das LiĖt kausal verursaĖte. Die subjektiven Kausalurteile der Probanden waren höher, je größer P(O|R) und je kleiner P(O|¬R) waren (siehe Abbildung Ŭ.Ů).

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Assoziatives Lernen

Probanden sind also sehr sensitiv dafür, ob ihr Tastendruė das LiĖt einsĖaltete oder ob das LiĖt von alleine anging. Das Ergebnismuster, das für die Variation der beiden WahrsĖeinliĖkeiten P(O|R) und P(O|¬R) für die abhängige Variable „kausales Urteil“ gefunden wurde, ist dasselbe, das bei tierexperimentellen Studien mit der abhängigen Variable „Häuęgkeit von Reaktionen“ beobaĖtet wurde (siehe Kapitel Ů.Ŭ).

Abbildung 2.4: Kausalurteile in Abhängigkeit der WahrsĖeinliĖkeiten P(O|R) und P(O|¬R) bei Wassermann et al. (ūųųŭ). SĖematisĖe Darstellung der Daten naĖ KoĖ (ŬŪŪŬ).

2.5

Zusammenfassung

Pavlov und Thorndike haben kurz naĖ der Jahrhundertwende zum ŬŪ. Jahrhundert die Pionierarbeiten der LernpsyĖologie mit der Entdeėung des klassisĖen und operanten Konditionierens durĖgeführt. Später untersuĖte Skinner beim operanten Konditionieren systematisĖ die MögliĖkeiten zur Verstärkung und Bestrafung, also die MögliĖkeiten, dass ein Verhalten wahrsĖeinliĖer oder weniger wahrsĖeinliĖ auftriĴ. Werden positive Reize naĖ einem bestimmten Verhalten dargeboten (positive Verstärkung) oder negative

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Reize entfernt (negative Verstärkung), wird das Verhalten wahrsĖeinliĖer; werden staĴdessen negative Reize dargeboten oder positive Reize entfernt (Bestrafung), dann wird das Verhalten weniger wahrsĖeinliĖ. Als LernmeĖanismus beim klassisĖen und operanten Konditionieren wurden ursprüngliĖ Stimulus-Reaktions Assoziationen vermutet. Heute werden kognitive Zustände, wie Erwartungen, in die Erklärungskonzepte integriert. Beim klassisĖen Konditionieren führen Stimulus-Stimulus Assoziationen dazu, dass die Darbietung des CS den US erwarten lässt. Und beim operanten Konditionieren führen Reaktions-Konsequenz Assoziationen dazu, dass naĖ der Ausführung einer Reaktion ein bestimmter Stimulus, der eben typisĖerweise dieser Reaktion folgt, erwartet wird. KlassisĖes und operantes Konditionieren wird aktuell zur UntersuĖung assoziativen Lernens beim MensĖen in den Paradigmen des evaluativen Konditionierens, des Hinweisreiz-Konsequenz Lernens (Cue-Outcome Learning) und des Reaktions-Konsequenz Lernens (Response-Outcome Learning) verwendet. Gegenwärtig wird innerhalb dieser ForsĖungsansätze diskutiert, ob die LernmeĖanismen rein assoziativ sind, dass also ledigliĖ ungeriĖtete Beziehungen zwisĖen Reizen oder Reaktionen und naĖ folgenden Konsequenzen gebildet werden, oder ob kognitive MeĖanismen, wie kausale SĖlussfolgerungen und Propositionen die Lernvorgänge besser abbilden (z.ȹB. MitĖell et al., ŬŪŪų; Waldmann, ŬŪūŪ). Weiterführende Literatur De Houwer, J., & Beėers, T. (ŬŪŪŬ). A review of recent developments in researĖ and theory on human contingency learning. Quarterly Journal of Experimental PsyĖology, ůůB, ŬŲų–ŭūŪ. Hofmann, W., De Houwer, J., Perugini, M., Baeyens, F., & Crombez, G. (ŬŪūŪ). Evaluative conditioning in humans: A meta-analysis. PsyĖological Bulletin, ūŭŰ, ŭųŪ–ŮŬū. Lieberman D.ȹA. (ŬŪŪŮ). Learning and memory. An integrative approaĖ. Wadsworth. Belmont USA. Waldmann, M.ȹR. (ŬŪūŪ). Causal thinking. In B. Glatzeder, V. Goel & A. v. Müller (Eds.), Towards a theory of thinking (pp. ūŬŭ–ūŭŮ). Berlin, Heidelberg: Springer

3

Basisphänomene der Konditionierung

In der KonditionierungsforsĖung wurden allgemeine MeĖanismen für assoziatives Lernen identięziert. Im Folgenden behandeln wir zunäĖst Erwerb und LösĖung assoziativer Verbindungen. DanaĖ besĖreiben wir die MeĖanismen der Generalisierung der Assoziation auf ähnliĖe Reize, und die Diskrimination von ähnliĖen Reizen, wenn diese mit untersĖiedliĖen Reizen gepaart werden. AnsĖließend erläutern wir an einigen Beispielen das Lernen komplexerer Assoziationen. Zum AbsĖluss des Kapitels bespreĖen wir, dass Assoziationen zwisĖen manĖen Reizen sehr sĖ nell gelernt werden, da es biologisĖe Prädispositionen für den Erwerb bestimmter, biologisĖ relevanter Verbindungen gibt.

3.1

Erwerb und LösĖung

Erwerb und Löschung beim klassischen Konditionieren. Bei der experimentellen UntersuĖung des klassisĖen und operanten Konditionierens interessieren siĖ LernpsyĖologen sowohl für die SĖ nelligkeit als auĖ für die Stärke des Lernens. ZunäĖst betraĖten wir nun Lernverläufe beim klassisĖen Konditionieren. Sobald man Lernen messen möĖte, ist es wiĖtig, exakt zu deęnieren, welĖe Verhaltensweise der passende Indikator für Lernen ist. In der sĖon genannten Studie von Prokasy, Grant und Myers (ūųůŲ), in der ein LiĖtreiz mit dem LidsĖlussreĚex gepaart wurde, wurde Lernen operationalisiert als prozentuale Häuęgkeit, mit der die CR (der LidsĖluss) als Funktion der Häuęgkeit der CS-US Paarungen auftriĴ (siehe Abbildung ŭ.ū). In diesem VersuĖ gab es insgesamt vierzig LerndurĖgänge, in denen der CS (LiĖtreiz) mit dem US (LuĞstoß) gepaart dargeboten wurde. Lernen zeigte siĖ sĖon naĖ zehn LerndurĖgängen, da dann der CS alleine die CR (LidsĖlussreaktion) auslöste, noĖ bevor der US dargeboten wurde. Die CS-US Assoziation wurde also bereits naĖ wenigen DurĖgängen gelernt. Die Stärke des Lernens A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_3, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Basisphänomene der Konditionierung

wird zusätzliĖ durĖ die Intensität des US beeinĚusst: Ist der LuĞstoß intensiver, so löst der CS die CR häuęger aus. Weiterhin ist für den Erwerb der CS-US Assoziation der zeitliĖe Abstand zwisĖen beiden Reizen wiĖtig. Lernen ist am eěektivsten, wenn der CS kurz vor dem US dargeboten wird. Wird der CS gleiĖzeitig mit dem US oder kurz naĖ dem US dargeboten, ist die konditionierte Reaktion sĖwäĖer. Die Annahme, dass beim Konditionieren Stimulus-Stimulus Erwartungen gelernt werden, legt nahe, dass Konditionierung ein adaptiver Lernprozess ist, der es ermögliĖt, siĖ auf zukünĞige Ereignisse vorzubereiten. Dies funktioniert am besten, wenn der CS zeitliĖ kurz vor dem US präsentiert wird. DadurĖ wird der CS zum Prädiktor für den US und ermögliĖt die Vorbereitung auf das ErsĖeinen dieses Stimulus. Am Beispiel des LidsĖlussreĚexes signalisiert der konditionierte LiĖtreiz, dass bald ein LuĞstoß aufs Auge ersĖeinen wird, und man kann in Erwartung dieses LuĞstoßes das Auge sĖließen und den LuĞstoß direkt auf das Auge somit vermeiden.

Abbildung 3.1: Erwerb und LösĖung in Abhängigkeit von der Intensität des US. SĖematisĖe Darstellung naĖ KoĖ (2002). Wird der CS nur noĖ alleine dargeboten und niĖt mehr vom US gefolgt (im Beispiel ab DurĖgang ŮŪ), wird die CR weniger wahrsĖeinliĖ. Es ęndet LösĖung (extinction) der gelernten Verbindung zwisĖen CS und US staĴ. Zu-

Basisphänomene der Konditionierung

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näĖst bezeiĖ net der Begriě LösĖung ledigliĖ die TatsaĖe, dass der CS seltener die CR auslöst, wenn der US für längere Zeit niĖt mehr präsentiert wird. Aus lernpsychologischer Sicht wird diskutiert, welcher Mechanismus dieses Verlernen bedingt. VermutliĖ ist LösĖung niĖt ledigliĖ ein Verlernen der gelernten CS-US Assoziation. VerstreiĖt einige Zeit zwisĖen dem LösĖen und einer erneuten Testphase, so triĴ eine Spontanerholung ein: der CS löst nun wieder kurzfristig die CR aus, wenn er alleine dargeboten wird (Pavlov, ūųŬű). Diese Spontanerholung zeigt, dass die CS-US Assoziation niĖt verlernt wurde, sondern in der LösĖungsphase unterdrüėt worden ist. Weiterhin ist LösĖung oĞ an den spezięsĖen Kontext der LösĖung gebunden, und es genügt eine geringfügige Änderung in der Umgebung, um die ursprüngliĖe CR naĖ einer LösĖungsphase wiederherzustellen (Bouton, ūųųŭ). Diese Befunde legen nahe, dass während der LösĖung gelernt wurde, dass der US niĖt auf den CS folgt, so dass dies mit dem GedäĖtnisabruf der ursprüngliĖen Erwartung des US interferiert. Wird die neue Assoziation CSniĖt-US naĖ einem genügend langem Zeitintervall vergessen, kann siĖ die alte CS-US Assoziation wieder durĖsetzen. Spontanerholung ęndet also staĴ, wenn die ursprüngliĖe Assoziation besser gelernt oder weniger vergessen wurde als die alternative Assoziation, die während der LösĖungsphase gelernt wurde (z.ȹB. Lieberman, ŬŪŪŮ). Erwerb und Löschung beim operanten Konditionieren. ÄhnliĖ wie beim klassisĖen Konditionieren ęndet auĖ beim operanten Konditionieren LösĖung staĴ, wenn eine Verhaltensweise niĖt mehr verstärkt wird. Erwerb und LösĖung hängen dabei von der Art der Verstärkung während der Lernphase ab. Ferster und Skinner (ūųůű) entwiėelten untersĖiedliĖe Verstärkungspläne und untersuĖten ihre Eěektivität. Wird jede gewünsĖte Verhaltensweise verstärkt (kontinuierliĖe Verstärkung), dann lernen die VersuĖstiere sehr sĖnell das gewünsĖte Verhalten. In diesem Fall wird ein Verhalten aber auĖ sĖnell gelösĖt, sobald die Verstärkung ausbleibt. Wird eine Verhaltensweise nur gelegentliĖ verstärkt (intermiĴierende Verstärkung), ist sie resistenter gegen LösĖung. Die untersĖiedliĖe Eěektivität von kontinuierliĖer und intermiĴierender Verstärkung für den Erwerb und die LösĖung von Verhalten kann durĖ die Annahme von Assoziationen zwisĖen Reaktion und Konsequenzen einfaĖ erklärt werden. Wenn eine bestimmte Reaktion zuverlässig zu einer bestimmten Konsequenz führt, so kann sehr sĖ nell eine Reaktions-Konsequenz Assoziation gelernt werden, die aber auĖ sĖnell wieder verlernt wird, sobald die Reaktion die Konsequenz niĖt mehr erzeugt. Erzeugt die Reaktion nur zuweilen eine bestimmte Konsequenz, dauert es viel länger,

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Basisphänomene der Konditionierung

bis die Assoziation von Reaktion und Konsequenz gelernt wird. Die gelernte Assoziation bleibt jedoĖ länger bestehen, wenn die Reaktion die Konsequenz niĖt mehr erzeugt, da das Ausbleiben der Konsequenz mit der Lernerfahrung der intermiĴierenden Verstärkung zunäĖst noĖ übereinstimmt. Bei intermiĴierender Verstärkung wird zwisĖen Quoten- und Intervallverstärkung untersĖieden (siehe Tabelle ŭ.ū). Quotenverstärkung meint, dass entspreĖend der Reaktionshäuęgkeit verstärkt wird, z.ȹB. wird jede fünĞe Reaktion bekräĞigt. Bei Intervallverstärkung wird in bestimmten Zeitintervallen, z.ȹB. alle ŭŪ Sekunden ein Verstärker präsentiert. Bei Quoten- und Intervallverstärkung kann der Verstärker ęx dargeboten werden, d.ȹh. es wird exakt jede fünĞe Reaktion oder exakt alle ŭŪ Sekunden verstärkt, oder es kann variabel verstärkt werden, d.ȹh. im DurĖsĖniĴ wird jede fünĞe, aber auĖ mal die vierte oder seĖste Reaktion verstärkt, bzw. es wird im DurĖsĖniĴ alle ŭŪ Sekunden verstärkt. Tabelle 3.1: ÜbersiĖt über versĖiedene Verstärkungspläne bei intermiĴierender Verstärkung. IntermiĴierende Verstärkung Verstärkerdarbietung ęx

variabel

Quote

Intervall

Jede fünĞe Reaktion wird bekräĞigt

Zeit zwisĖen BekräĞigung ist exakt 30 Sekunden

20ȹ% der Reaktionen werden bekräĞigt

Zeit zwisĖen BekräĞigung ist im MiĴel 30 Sekunden

Je häuęger und regelmäßiger verstärkt wird, umso sĖneller wird gelernt. Fixe Verstärkungspläne sind also für das Lernen vorteilhaĞ. Aber je regelmäßiger verstärkt worden ist, umso sĖneller wird eine Verhaltensweise gelösĖt, sobald keine Verstärkung mehr erfolgt. Deshalb ist Lernen am eĜzientesten, wenn eine Verhaltensweise zunäĖst kontinuierliĖ verstärkt wird, und im Laufe des Trainings dann ein variabler Quotenplan eingesetzt wird. Die Quote, wie oĞ das Verhalten verstärkt wird, kann allmähliĖ geringer werden, z.ȹB. wird zunäĖst jedes Mal, dann im DurĖsĖniĴ jedes fünĞe Mal und sĖließliĖ im DurĖsĖniĴ jedes zehnte Mal verstärkt.

Basisphänomene der Konditionierung 3.2

35

Generalisierung und Diskrimination

Weitere wiĖtige Lernphänomene beim klassisĖen und operanten Konditionieren sind Generalisierung und Diskrimination. Generalisierung beim klassisĖen Konditionieren besĖreibt das Phänomen, dass die konditionierte Reaktion niĖt nur vom tatsäĖliĖ konditionierten Stimulus, sondern auĖ von ähnliĖen Stimuli ausgelöst wird. Und beim operanten Konditionieren wird das gelernte Verhalten niĖt nur in einer bestimmten Situation, sondern in vielen ähnliĖen Situationen gezeigt. Wird dagegen ein gelerntes Verhalten nur in einer Situation bekräĞigt, und in einer anderen Situation niĖt von positiven Konsequenzen gefolgt, sondern eventuell sogar bestraĞ, dann wird dieses Verhalten nur in der Situation oĞ gezeigt, in der es positive Konsequenzen erzeugt. Das VersuĖstier bzw. der Proband lernt also zu diskriminieren, unter welĖen Bedingungen ein Verhalten positive Konsequenzen erzeugt. Und auĖ beim klassisĖen Konditionieren wird diskriminativ gelernt, wenn ein konditionierter Stimulus verlässliĖ dem unkonditionierten Stimulus vorrangeht, während ein weiterer Stimulus niemals vom unkonditionierten Stimulus gefolgt wird. In diesem Fall triĴ die konditionierte Reaktion nur naĖ dem konditionierten Stimulus auf, und folgt niĖt auf den anderen Stimulus, selbst wenn dieser dem konditionierten Stimulus ähnliĖ ist. Generalisierung. AnekdotisĖ kann man Generalisierung sĖön am Beispiel des kleinen Albert erläutern. Watson und Raynor (ūųŬŪ) untersuĖten klassisĖes Konditionieren beim MensĖen. Ihr Proband war ein neunmonatiges Kleinkind, das als der kleine Albert in der GesĖiĖte der LernpsyĖologie bekannt wurde. Albert wurde als ein phlegmatisĖes und wenig emotionales Kleinkind besĖrieben, das nur selten weinte. Vor der Konditionierungsphase zeigten Watson und Raynor dem kleinen Albert eine weiße RaĴe. Albert zeigte keine Angst vor der RaĴe und versuĖte, mit ihr zu spielen. In der Konditionierungsphase wurde die RaĴe zusammen mit einem lauten, aversiven GeräusĖ (das SĖlagen eines Hammers auf eine Eisenstange) gepaart, das bei Albert Angst auslöste. SĖon naĖ wenigen LerndurĖgängen weinte der kleine Albert, sobald er die RaĴe sah, und versuĖte, von ihr weg zu krabbeln. Im Folgenden zeigte Albert niĖt nur Angst, wenn er die RaĴe sah, sondern die Angstreaktion generalisierte auf weitere bisher neutrale Reize wie bspw. ein KaninĖen oder einen Pelzmantel. Diese anekdotisĖe Evidenz für die Konditionierung und Generalisierung von FurĖtreaktionen beim MensĖen ist auf den ersten Bliė sehr überzeugend. DoĖ bei dieser UntersuĖung handelt es siĖ niĖt um ein wirkliĖes

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Basisphänomene der Konditionierung

Experiment, und es gibt Alternativerklärungen dafür, dass siĖ bei Albert allmähliĖ eine Angstreaktion auf die RaĴe aufbaute. MögliĖerweise entwiėelte Albert Angst einfaĖ aufgrund von Sensibilisierung durĖ die wiederholte Präsentation der RaĴe. EmpirisĖe Evidenz für Sensibilisierung beriĖtete beispielsweise Davis (ūųűŮ) anhand der SĖreėreaktion von RaĴen. Wurde den RaĴen wiederholt eine laute Tonsequenz dargeboten, so wurde die SĖreėreaktion stärker, je häuęger die Tonsequenz präsentiert wurde, ohne dass die Tonsequenz mit einem weiteren Ereignis präsentiert wurde. Unter bestimmten Bedingungen, wie z.ȹB. bei starken Reizen, sĖeint also die wiederholte Darbietung zu genügen, um stärkere Reaktionen auszulösen, so dass das Beispiel des kleinen Alberts streng genommen niĖt als Evidenz für Konditionierung und Generalisierung von FurĖtreaktionen, sondern nur als anekdotisĖer BeriĖt gesehen werden darf. Generalisierung lässt siĖ jedoĖ verlässliĖ in gut kontrollierten Experimenten naĖweisen. Wird beispielsweise ein Ton einer bestimmten Tonhöhe an einen LidsĖlussreĚex konditioniert, so erfolgt die CR, das SĖließen des Lids, auĖ auf Töne ähnliĖer Tonhöhen. Je unähnliĖer der Testreiz zum gelernten CS, umso geringer ist typisĖerweise die CR (z.ȹB. Siegel, Hearst, George, & O’Neal, ūųŰŲ). Generalisationsgradienten zeigen, dass gelerntes Verhalten auf ähnliĖe Reizsituationen verallgemeinert wird und immer unwahrsĖeinliĖer wird, je unähnliĖer ein Testreiz zum gelernten CS ist. Diskrimination. Wenn ein bestimmter CS immer von einem US gefolgt wird, während ein anderer, ähnliĖer CS niemals diesen US ankündigt, triĴ Diskriminationslernen auf. Wird beispielsweise beim klassisĖen Konditionieren ein LiĖtreiz auf der reĖten Seite (CSū) an einen LidsĖlussreĚex konditioniert, dann führten die Probanden den LidsĖluss zunäĖst auĖ bei einem LiĖt auf der linken Seite (CSŬ) aus – ein weiteres Beispiel für Generalisierung. Wird der CSŬ niemals von einem LuĞstoß gefolgt, während auf den CSū verlässliĖ der LuĞstoß folgt, lernen Probanden zwisĖen CSū und CSŬ zu diskriminieren und reagieren viel stärker auf CSū als auf CSŬ (Gynther, ūųůű). Die gesĖilderten UntersuĖungen belegen, dass konditionierte Reaktionen auf Klassen ähnliĖer Reize generalisieren. Sobald bestimmte Reize niemals vom US gefolgt werden (oder sogar einem anderen US vorangehen), wird gelernt, zwisĖen diesen Reizen zu diskriminieren. Beim operanten Konditionieren ęndet Diskriminationslernen staĴ, indem gelernt wird, ob ein Verhalten nur in einer bestimmten Situation positive oder negative Konsequenzen naĖ siĖ zieht. In den Skinner-Boxen befanden siĖ neben ReaktionsmögliĖkeiten und MögliĖkeiten zur BelohnungȺ/ȺBestrafung

Basisphänomene der Konditionierung

37

häuęg auĖ LiĖter oder LautspreĖer, um versĖiedene Situationsbedingungen zu realisieren. Wird beispielsweise das Piėen auf eine Taste nur dann bekräĞigt, wenn die Taste mit LiĖt bestimmter Wellenlänge beleuĖtet wird, lernen die Tauben diese Situationsabhängigkeit und piėen am häuęgsten bei LiĖt dieser Wellenlänge (GuĴman & Kalish, ūųůŰ). Sie piėen bei LiĖt ähnliĖer Wellenlänge aber immer noĖ häuęger als bei unähnliĖem LiĖt, d.ȹh. das Verhalten generalisiert auf ähnliĖe Situationen. Werden die VersuĖstiere in der Lernphase mit zwei versĖiedenen Situationsbedingungen konfrontiert und nur unter einer Bedingung wird eine Verhaltensweise belohnt, lernen die Tiere, diese Bedingungen zu diskriminieren. Jenkins und Harrison (ūųŰŬ) belohnten, wenn ein ūŪŪŪ-Hz-Ton präsentiert wurde und die Tauben auf eine Taste piėten. Bei einem ųůŪ-Hz-Ton wurde das Piėen der Taste niemals verstärkt. Die Tauben lernten die Töne zu diskriminieren und piėten sehr häuęg beim ūŪŪŪ-Hz-Ton und nur sehr selten beim ųůŪ-Hz-Ton. Tiere lernen also, unter welĖen Bedingungen bestimmte Verhaltensweisen erfolgreiĖ sind. Interessanterweise piėten die Tauben in der UntersuĖung von Jenkins und Harrison am häuęgsten bei einem ūŪůŪ-Hz-Ton. Dies ist ein typisĖes Phänomen beim Diskriminationslernen. Eine mögliĖe Erklärung ist, dass die Tiere für beide Situationen untersĖiedliĖe Assoziationen erworben haben. Die ūŪŪŪ-Hz-Ton-Bedingung, unter der das Piėen belohnt wurde, ist mit Piėen assoziiert. Die ųůŪ-Hz-Ton-Bedingung, unter der das Piėen nie belohnt wurde, ist mit einem anderen Verhalten, z.ȹB. NiĖtstun, assoziiert. Da beide Töne relativ ähnliĖ sind, generalisiert die assoziierte Verhaltensweise auf die andere Bedingung. FolgliĖ ruĞ die ūŪŪŪ-Hz-Ton-Bedingung sowohl das Piėverhalten als auĖ (in einem geringeren Ausmaß) das NiĖtstun auf. Die ūŪůŪ-Hz-Ton-Bedingung dagegen ruĞ kaum noĖ das NiĖtstun auf, da sie eher unähnliĖ zur ųůŪ-Hz-Ton-Bedingung ist. Deshalb wird in dieser Bedingung häuęger gepiėt als in der ūŪŪŪ-Hz-Ton-Bedingung (für eine ausführliĖe Diskussion siehe Pearce, ūųųű).

3.3

Lernen komplexerer Assoziationen

Beim klassisĖen und operanten Konditionieren werden auĖ komplexere Assoziationen zwisĖen mehreren Stimuli oder zwisĖen mehreren Reaktionen bzw. ReaktionskeĴen und erwarteter Verstärkung gelernt. Hier erläutern wir einige Beispiele für das Lernen komplexerer Assoziationen: KlassisĖes

38

Basisphänomene der Konditionierung

Konditionieren höherer Ordnung, Shaping und Chaining beim operanten Konditionieren, sensorisĖes Vorkonditionieren und den Erwerb von Reaktions-Eěekt Assoziationen. Klassisches Konditionieren höherer Ordnung. Pavlov demonstrierte klassisĖes Konditionieren höherer Ordnung bei Hunden. ZunäĖst präsentierte er einen ersten neutralen Reiz (z.ȹB. einen Ton) so oĞ gepaart mit FuĴer, dass dieser zum konditionieren Reiz (CS) wurde und bei alleiniger Darbietung den SpeiĖelreĚex auslöste. AnsĖließend wurde dieser konditionierte Stimulus mit einem weiteren neutralen Reiz (z.ȹB. einem sĖwarzen Quadrat) mehrfaĖ gepaart präsentiert, ohne dass FuĴer folgte. Dieser konditionierte Reiz Ŭ. Ordnung löste sĖließliĖ bei alleiniger Darbietung den SpeiĖelreĚex aus. Die VersuĖstiere lernten naĖ Pavlovs AnsiĖt eine AssoziationskeĴe Quadrat-Ton und Ton-FuĴer (zitiert naĖ Lieberman, ŬŪŪŮ). Shaping und Chaining beim operanten Konditionieren. Beim operanten Konditionieren braĖte Skinner den VersuĖstieren sehr komplexe Verhaltensweisen durĖ stufenweise Annäherung der Verhaltensformung (Shaping) bei. Beispielsweise braĖte er Tauben bei, siĖ im Kreis zu drehen. Dazu wartete der Experimentator, bis die Taube eine leiĖte Bewegung in die gewünsĖte RiĖtung ausführte und verstärkte diese Bewegung sofort durĖ FuĴer. NaĖ einigen Belohnungen dieser Bewegung führte die Taube diese häuęger aus. In der näĖsten Stufe wurde nur noĖ eine etwas stärkere Bewegung in die gewünsĖte RiĖtung verstärkt. Als Folge dieser Belohnung führte die Taube häuęger stärkere Bewegungen aus. AllmähliĖ wurden nur noĖ immer stärkere Drehungen und sĖließliĖ wurden nur noĖ kompleĴe Drehungen im Kreis verstärkt. Diese Methode der langsamen Annäherung an gewünsĖte Verhaltensweisen wird in der Dressur von Tieren angewendet. MiĴels Shaping können sehr komplexe Verhaltensabfolgen, wie z.ȹB. Walzertanzen von Tauben, erzeugt werden. Eine weitere TeĖ nik zum Erlernen komplexer Verhaltensfolgen ist die VerkeĴung von Verhalten (Chaining). ZunäĖst wird das Verhalten, das zuletzt in der ReaktionskeĴe ausgeführt werden soll, mit FuĴer verstärkt, wenn ein bestimmter diskriminativer Reiz (Reiz n) präsentiert wird. NaĖ einigen LerndurĖgängen wird dieses Verhalten immer gezeigt, sobald der diskriminative Reiz ersĖeint. Dann erzeugt das Verhalten, das als vorletztes in der KeĴe auftreten soll, bei Darbietung eines anderen diskriminativen Reizes (Reiz nƺū) den diskriminativen Reiz n. Reiz n wirkt als sekundärer Verstärker, da er mit FuĴer assoziiert ist (das verlässliĖ auf den Reiz n folgt, wenn das letzte Verhalten der KeĴe gezeigt wird). DurĖ die VerkeĴung von diskriminativen

Basisphänomene der Konditionierung

39

Reizen mit Verhaltensweisen, werden ReaktionskeĴen vom Ende beginnend gelernt. Im Gegensatz dazu erfolgt die Verhaltensformung beim Shaping vom Beginn der komplexen Verhaltensabfolge. ÜbliĖerweise wird beim operanten Konditionieren eine bestimmte Verhaltensweise oder eine KeĴe von Verhaltensweisen verstärkt. ErstaunliĖerweise beobaĖtete Skinner (ūųŮŲ) aber sogar dann Verhaltensänderungen bei Tauben, wenn die Verstärkung völlig unabhängig vom Verhalten der Tauben dargeboten wurde, z.ȹB. wenn alle ūů Sekunden FuĴer präsentiert wurde. Die Tauben zeigten naĖ dieser festen Intervallverstärkung versĖiedene, zum Teil bizarre Verhaltensweisen. Beispielsweise drehte siĖ eine Taube während des ūů Sekunden Intervalls mehrmals gegen den Uhrzeigersinn. Skinner vermutete, dass hier eine Selbstausformung (auto-shaping) des Verhaltens staĴgefunden habe. Jeder Gabe von FuĴer geht zufällig irgendein Verhalten voran. Dieses zufällige Verhalten wird verstärkt und damit die WahrsĖeinliĖkeit für das erneute Auftreten dieses Verhaltens erhöht. Erfolgt dann zufällig wieder die FuĴergabe, wird das Verhalten erneut verstärkt. SĖ ließliĖ formen siĖ so beliebige Verhaltensmuster aus. Skinner nannte dieses Verhalten abergläubisĖ, da die Tauben siĖ so verhielten, als würde ihr Verhalten die FuĴergabe kontrollieren. Sensorisches Vorkonditionieren. In einem typisĖen Experiment zur sensorisĖen Vorkonditionierung werden zwei neutrale Stimuli, z.ȹB. ein Ton- und ein LiĖtreiz, in kurzer Aufeinanderfolge dargeboten. AnsĖließend wird einer dieser Stimuli, z.ȹB. der LiĖtreiz, mit einem US, z.ȹB. einem elektrisĖen SĖlag, gepaart, und es triĴ eine UR auf, z.ȹB. eine Vermeidungsreaktion (Rizley & Rescorla, ūųűŬ). NaĖ dieser Lernphase löst die Darbietung des LiĖtreizes (der nun zum CS wurde) die Vermeidungsreaktion (CR) aus. ErstaunliĖerweise löst aber auĖ die Darbietung des Tons eine Vermeidungsreaktion aus. VermutliĖ wurde in der ersten Lernphase eine Assoziation zwisĖen Ton und LiĖtreiz erworben. AnsĖließend wird eine Assoziation zwisĖen LiĖtreiz und elektrisĖem SĖlag gelernt. Wenn dann der Ton präsentiert wird, löst dies die Erwartung aus, dass der LiĖtreiz und damit verbunden auĖ der elektrisĖe SĖlag ersĖeinen werden. Reaktions-Eěekt Erwartungen. Die Rolle von Reaktions-Eěekt Erwartungen beim operanten Konditionieren wurde sĖon durĖ Tinkelpaugh (ūųŬŲ) durĖ anekdotisĖe Evidenz besĖrieben. Tinkelpaugh belohnte ein AěenweibĖen für das Öě nen einer FuĴerbox wiederholt mit einer Banane. Dann tausĖte er die Banane gegen ein SalatblaĴ. Aus behavioristisĖer SiĖt würde man erwarten, dass sowohl Banane als auĖ SalatblaĴ als positiver Verstärker

40

Basisphänomene der Konditionierung

wirken sollten. Als das AěenweibĖen aber die FuĴerbox öěnete und das SalatblaĴ entdeėte, suĖte es naĖ der gewohnten Banane, anstaĴ das SalatblaĴ zu essen. Es sĖeint, dass das Tier die übliĖe Belohnung erwartete. Diese anekdotisĖe Evidenz weist darauf hin, dass beim operanten Konditionieren niĖt S-R Assoziationen erworben werden, sondern dass Reaktions-Konsequenz Assoziationen bzw. Reaktions-Eěekt Erwartungen gelernt werden und dass eine Reaktion (bzw. eine bestimmte Verhaltensweise) ausgeführt wird, um bestimmte Eěekte zu erzeugen. Die überzeugendsten Befunde für die Bildung von Reaktions-Eěekt Erwartungen stammen von sogenannten Devaluations-Experimenten. Colwill und Rescorla (ūųŲů) untersuĖten beispielsweise RaĴen, die in einem Käęg an einer KeĴe zerren oder aber einen Hebel drüėen konnten. Beide Verhaltensweisen wurden bekräĞigt, jedoĖ mit untersĖiedliĖen Verstärkern. Wenn die RaĴen an der KeĴe zerrten, erhielten sie beispielsweise FuĴerkugeln und wenn sie den Hebel herunterdrüėten Zuėerlösung (oder umgekehrt). Behavioristen würden vermuten, dass die Situation (der Käęg) mit den beiden Reaktionsalternativen assoziiert wird, so dass beide Alternativen in dieser Situation mit höherer WahrsĖeinliĖkeit ausgeführt werden. Heute dagegen vermuten wir, dass die RaĴen lernen, welĖe Verhaltensweise zu welĖen Konsequenzen führen und dass sie die erworbenen Reaktions-Eěekt Erwartungen nutzen, um jeweils intendierte Handlungseěekte zu erreiĖen. Dies belegten Colwill und Rescorla durĖ die Entwertung (Devaluation) eines Verstärkers. NaĖ der Lernphase bekamen die RaĴen einen der beiden Verstärker (z.ȹB. FuĴerkugeln) zu essen und im AnsĖluss an das Essen wurde ihnen ein mildes GiĞ appliziert, das Übelkeit auslöst. DadurĖ wurde dieser Verstärker (z.ȹB. die FuĴerkugeln) entwertet, so dass er niĖt länger eine anzustrebende Nahrung war. NaĖ der Devaluation eines Verstärkers führten die RaĴen zurüė im Käęg kaum noĖ die Reaktion aus, die den entwerteten Verstärker erzeugt haĴe, sondern hauptsäĖliĖ die andere Reaktion, die in der Lernphase den weiterhin wertvollen Verstärker erzeugt haĴe. Dies belegt, dass die RaĴen in der ersten Lernphase tatsäĖliĖ gelernt haĴen, welĖer Verstärker (Eěekt) durĖ welĖe Reaktion erzeugt wurde. Aktuell werden für das klassisĖe und operante Konditionieren in der KognitionspsyĖologie also Assoziationen von Stimulus-Stimulus und von Reaktion-Konsequenz oder Reaktion-Eěekt als Erklärung bevorzugt (zum Lernen von Handlungs-Eěekt Relationen siehe Kapitel Ű.Ŭ). Es gibt jedoĖ auĖ einige Hinweise, dass neben Stimulus-Stimulus und Reaktions-Eěekt Assoziationen tatsäĖ liĖ auĖ Stimulus-Reaktions Assoziationen wirken. Beispielsweise führten die RaĴen in der UntersuĖung von Colwill und Rescorla ab und zu die Reaktion aus, die den entwerteten Verstärker erzeugt haĴe. VermutliĖ

Basisphänomene der Konditionierung

41

haĴe siĖ bei den RaĴen ein gewohnheitsmäßiges Ausführen der Verhaltensweise ausgebildet, das automatisĖ und unabhängig von den aktuellen Handlungszielen ausgeführt wurde.

3.4

BiologisĖe Prädispositionen beim assoziativen Lernen

UrsprüngliĖ nahmen LernforsĖer an, dass durĖ Konditionierung jede Art von S-R Verbindung gelernt werden kann. Im WiderspruĖ zu dieser Annahme demonstrierten Garcia und Koelling (ūųŰŰ), dass bestimmte Assoziationen bevorzugt gelernt werden. In ihrer Studie tranken durstige RaĴen in einer Lernphase gesüßtes Wasser, während LiĖt- und Tonreize präsentiert wurden. Einer Gruppe von RaĴen wurde ansĖließend ein MiĴel injiziert, das Übelkeit auslöste, während eine andere Gruppe von RaĴen einen leiĖten elektrisĖen SĖlag erhielt. Die ursprüngliĖ neutralen Reize (süßer GesĖmaė und LiĖtund Tonreize) wurden also in einer VersuĖsgruppe mit Übelkeit (USū) und in einer anderen Gruppe mit einem elektrisĖen SĖlag (USŬ) gepaart. Wenn jegliĖe CS-US Verbindungen gelernt werden, dann sollten beide VersuĖsgruppen das Wassertrinken vermeiden (CR), wenn einerseits süßes Wasser und andererseits LiĖt- und Tonreize präsentiert werden. Interessanterweise vermieden RaĴen, bei denen Übelkeit erzeugt worden war, das Wassertrinken nur bei süßem Wasser, niĖt aber bei LiĖt- und Tonreizen. Die RaĴen, die einen elektrisĖen SĖlag erhalten haĴen, vermieden nur bei LiĖt- und Tonreizen zu trinken, während sie süßes Wasser weiterhin tranken. Die CS wurden also selektiv mit bestimmten US assoziiert. Es sĖeint, dass GesĖmaėsreize einfaĖer mit Übelkeit assoziiert werden und LiĖt- und Tonreize einfaĖer mit elektrisĖen SĖlägen. Seligman (ūųűŪ) prägte den Begriě Preparedness für diese speziesspezięsĖen Lerndispositionen. Bestimmte Reize und Verhaltensweisen haben eine biologisĖe Relevanz oder Zusammengehörigkeit (belongingness) und lassen siĖ einfaĖer konditionieren als solĖe, die in natürliĖen Umwelten typisĖerweise niĖt auftreten. Es sĖeint angeborene Bevorzugungen für bestimmte Assoziationen zu geben, die für die jeweilige Spezies evolutionsbiologisĖ vorteilhaĞ sind. Besonders GesĖmaėsaversionslernen sĖeint über eine hohe genetisĖe Disposition zu verfügen. Hier genügt oĞ sĖon ein einziger LerndurĖgang (One-Trial Learning), also die einmalige Paarung von GesĖmaė mit ÜbelkeitȺ/ȺErbreĖen, um langandauernde GesĖmaėsaversionen auszulösen. Dieses GesĖmaėsaversionslernen hat beispielsweise praktisĖe Relevanz bei Chemotherapie, die bei vielen Patienten Übelkeit erzeugt. Patienten, die kurz

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Basisphänomene der Konditionierung

vor einer ĖemotherapeutisĖen Behandlung eine bestimmte Eiscreme aßen, entwiėelten naĖ der Chemotherapie eine Aversion gegen genau diesen EiscremegesĖmaė (Bernstein, ūųűŲ).

3.5

Zusammenfassung

In diesem Kapitel haben wir wiĖtige Basisphänomene der Konditionierung diskutiert. Der Erwerb und die LösĖung von Assoziationen zwisĖen Reizen und Reaktionen und naĖfolgenden Konsequenzen hängen von versĖiedenen Faktoren ab, wie z.ȹB. Stärke des CS, zeitliĖer Abstand von CS und US, oder Art der Verstärkung. Beim klassisĖen und operanten Konditionieren ęndet eine Generalisierung der gelernten Assoziationen auf ähnliĖe Reizbedingungen staĴ. Sind diese ähnliĖen Reizbedingungen jedoĖ mit anderen Reizen oder anderen Konsequenzen assoziiert, dann ęndet Diskrimination staĴ, d.ȹh. es werden untersĖiedliĖe Assoziationen gelernt. MiĴels Konditionierung können niĖt nur einfaĖe Assoziationen zwisĖen zwei Stimuli oder zwisĖen Reaktion und Konsequenz gelernt werden, sondern auĖ komplexere Assoziationen. Dies haben wir an UntersuĖungen zum klassisĖen Konditionieren höherer Ordnung, zum Shaping und Chaining beim operanten Konditionieren, zum sensorisĖen Vorkonditionieren und am Beispiel von Reaktions-Eěekt Erwartungen belegt. Vor allem Experimente zum sensorisĖen Vorkonditionieren und zur Reaktions-Eěekt Erwartung unterstützen die Annahme, dass beim klassisĖen und operanten Konditionieren Stimulus-Stimulus und Reaktions-Eěekt Erwartungen gebildet werden, und niĖt Stimulus-Reaktions Assoziationen, wie strikte Behavioristen angenommen haben (z.ȹB. Guthrie, ūųŭů). SĖließliĖ haben wir besproĖen, dass assoziatives Lernen von biologisĖen Prädispositionen abhängt. BiologisĖ relevante Assoziationen zwisĖen Reizen oder Reaktionen und Eěekten werden sehr sĖnell, zuweilen sĖon bei einmaliger Paarung der Reize, erworben (One-Trial Learning). Weiterführende Literatur KoĖ, I. (ŬŪŪŲ). Konditionieren und implizites Lernen. In J. Müsseler (Hrsg.), Allgemeine PsyĖologie (Ŭ. Auflage)(S. ŭŭŲ–ŭűŮ). Heidelberg: Spektrum. Lieberman D.ȹA. (ŬŪŪŮ). Learning and memory. An integrative approaĖ. Wadsworth. Belmont USA.

4

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

Beim klassisĖen und operanten Konditionieren hängt die Stärke des Lernens von der räumliĖen und zeitliĖen Nähe der Ereignisse (Kontiguität) ab. Determiniert wird die Stärke des Lernens aber vor allem durĖ die Kontingenz der Ereignisse, also dadurĖ, inwiefern der CS den US vorhersagt oder die Reaktion die Konsequenz. Dabei wird sogar gelernt, dass ein Reiz das Ausbleiben eines zweiten Reizes vorhersagt (Konditionierte Inhibition), und Reize werden nur dann als Prädiktoren gelernt, wenn der unkonditionierte Reiz niĖt bereits durĖ andere Reize vorhergesagt wird (Bloėierung). Zum AbsĖluss des Kapitels erläutern wir das Rescorla-Wagner-Modell, ein einfaĖes mathematisĖes Modell, dass den Lernverlauf in Abhängigkeit der Kontingenz vorhersagt und das viele Phänomene beim Lernen (wie Bloėierung und biologisĖe Prädispositionen) erklären kann.

4.1

RäumliĖe und zeitliĖe Nähe – Kontiguität

Kontiguität zwischen CS und US (klassisches Konditionieren). In Kapitel ŭ.ū haben wir besproĖen, dass die SĖnelligkeit und Stärke des Lernens von der Intensität des US (z.ȹB. der Stärke eines LuĞstoßes) abhängt. Weiterhin spielt die Häuęgkeit der Paarung von CS und US eine wiĖtige Rolle für das Ausmaß des Lernens. Je häuęger CS und US gemeinsam auftreten, umso mehr Lernen ęndet staĴ. Lernen hängt aber niĖt nur davon ab, wie oĞ der CS gemeinsam mit dem US dargeboten wird, sondern auĖ, in welĖer räumliĖen und zeitliĖen Beziehung der CS zum US präsentiert wird. Allgemein lässt siĖ hier festhalten, dass typisĖerweise dann am besten gelernt wird, wenn der CS in räumliĖer Nähe zum US erfolgt und wenn der CS zeitliĖ kurz vor dem US präsentiert wird. Raum-zeitliĖe Kontiguität zwisĖen CS und US sĖeint ein wiĖtiger Prädiktor für den Lernerfolg zu sein.

A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_4, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

Kontiguität zwischen Reaktion und Konsequenz (operantes Konditionieren). AuĖ beim operanten Konditionieren ist Kontiguität, also zeitliĖe und räumliĖe Nähe von Reaktion und Konsequenz, wiĖtig. In TierversuĖen wurde gezeigt, dass am besten gelernt wird, wenn der Verstärker etwa ůŪŪ ms naĖ der Reaktion ersĖeint (Grice, ūųŮŲ). AuĖ beim mensĖ liĖen Lernen von Kausalität in operanten Lernsituationen ist es hilfreiĖ, wenn der Eěekt unmiĴelbar naĖ dem Verhalten ersĖeint. Wenn Sie beispielsweise einen Getränkeautomaten bedienen, sollte sofort naĖ Münzeinwurf und dem Drüėen einer entspreĖenden Getränkewahltaste das gewünsĖte Getränk ersĖeinen. SelbstverständliĖ ist hier auĖ die räumliĖe Nähe wiĖtig. Würde das Getränk am benaĖbarten Automaten ersĖeinen, würden Sie siĖ selbst kaum als VerursaĖer sehen.

4.2

Relative Information – Kontingenz

Frühe Theorien zum klassisĖen und operanten Konditionieren haben postuliert, dass die Kontiguität, also das räumliĖe und zeitliĖe Zusammentreěen von CS und US und von Reaktion und Konsequenz, für den Lernerfolg aussĖlaggebend sind. Weitere UntersuĖungen zeigen jedoĖ, dass niĖt allein die Kontiguität das Ausmaß des Lernens bestimmt, sondern dass vor allem die Kontingenz, der Zusammenhang zwisĖen CS und US bzw. Reaktion und Konsequenz, wiĖtig ist. Kontingenz zwischen CS und US (klassisches Konditionieren). Abbildung Ů.ū zeigt den UntersĖ ied zwisĖen Kontiguität und Kontingenz. Im unteren Teil der Abbildung kündigt der CS zuverlässig den US an. Der US ersĖeint niemals ohne den CS, d.ȹh. es besteht niĖt nur Kontiguität, sondern auĖ Kontingenz zwisĖen CS und US. Im oberen Teil der Abbildung ist die Häuęgkeit von CS und US Paarungen genauso hoĖ wie im unteren Teil, d.ȹh. die Kontiguität zwisĖen CS und US ist gleiĖ. Der US triĴ hier aber auĖ allei ne auf, ohne dass der CS präsentiert wird (d.ȹh. die Basisrate des US ist hoĖ). Deshalb ist die Kontingenz zwisĖen CS und US geringer als im unteren Teil der Abbildung.

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

45

Abbildung 4.1: Der UntersĖied zwisĖen Kontiguität (im oberen und unteren Teil gleiĖ) und Kontingenz (im oberen Teil geringer). Adaptiert naĖ Rescorla (1988). Formal ausgedrüėt ist die Kontingenz zwisĖen CS und US die Diěerenz der WahrsĖeinliĖkeit (̇P), dass der US auftriĴ, wenn der CS ersĖienen ist, und der WahrsĖeinliĖkeit, dass der US auftriĴ, wenn der CS niĖt ersĖienen ist: ̇P = P(US|CS) ƺ P(US|¬CS) Dabei kann P(US|CS) als ein Maß für die CS-US Kontiguität gesehen werden, während P(US|¬CS) als Maß für die Basisrate von US interpretiert werden kann. Im unteren Teil der Abbildung ist P(US|CS) = ū und P(US|¬CS) = Ū; die Kontingenz von CS und US erreiĖt den Maximalwert mit ̇P = ū. Im oberen Teil ist P(US|CS) = ū und P(US|¬CS) > Ū; die Kontingenz zwisĖen CS und US ist ̇P < ū. Der CS sagt also nur wenig über das Auftreten des US aus, da der US auĖ ohne den CS ersĖeint. Die Kontingenz zwisĖen CS und US (̇P) kann Werte zwisĖen ƺū und ū annehmen. Ist die Kontingenz ƺū, so triĴ naĖ dem CS niemals der US auf bei gleiĖzeitig hoher Basisrate des US. TriĴ dagegen der US aussĖließliĖ dann auf, wenn zuvor der CS ersĖienen ist, ist die Kontingenz ū. Eine UntersuĖung von Rescorla (ūųŰŲ), in der die Basisrate des US variiert wurde, zeigt, dass die Erhöhung der Kontiguität (Erhöhung von P(US|CS)) keinen EinĚuss auf das Lernen hat, wenn gleiĖ zeitig die Basisrate für den US (P(US|¬CS)) erhöht wird, d.ȹh. wenn gleiĖzeitig die Auftretenshäuęgkeit des US ohne den CS erhöht wird und damit ̇P konstant bleibt. StaĴdessen ęndet bei gleiĖbleibender Kontiguität mehr Lernen staĴ, wenn die Basisrate des US geringer ist. AussĖlaggebend für die Stärke der Konditionierung ist

46

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

also die Kontingenz (formalisiert als ̇P) und niĖt die Kontiguität zwisĖen CS und US. Kontingenz zwischen Reaktion und Konsequenz (operantes Konditionieren). ÄhnliĖ wie beim klassisĖen Konditionieren ist auĖ beim operanten Konditionieren die Kontingenz zwisĖen Reaktion und Verstärkung entsĖeidend. Wird der Verstärker ab und an dargeboten, wenn eine Reaktion erfolgt, aber häuęger, wenn keine Reaktion erfolgt (d.ȹh. die Kontingenz zwisĖen Reaktion und Verstärker ist negativ), sinkt die AuftretenswahrsĖeinliĖkeit für diese Reaktion. Das VersuĖstier lernt, dass die Reaktion den Verstärker verhindert. Denselben Befund beobaĖteten Wassermann et al. (ūųųŭ) für das Reaktions-Konsequenz Lernen (Response-Outcome Learning, siehe Kapitel Ŭ.Ů). Probanden drüėten eine Taste und zuweilen ging ein LiĖt an, entweder als Konsequenz des Tastendruės oder ohne vorherigen Tastendruė. Variiert wurde die WahrsĖeinliĖkeit, mit der das LiĖt (Outcome) dem Tastendruė (Response) folgte, P(O|R), und die WahrsĖeinliĖkeit, dass das LiĖt anging, ohne dass die Taste gedrüėt wurde, P(O|¬R). VersuĖspersonen empfanden siĖ selbst eher als kausale UrsaĖe für das Angehen des LiĖts je größer P(O|R) und je kleiner P(O|¬R) war. Und die VersuĖspersonen gaben an, das LiĖt niĖt zu verursaĖen, wenn P(O|R) kleiner war als P(O|¬R), d.ȹh. wenn das LiĖt häuęger anging, wenn sie die Tasten niĖt drüėten, als wenn sie die Taste drüėten. Das mensĖliĖe Kausalitätsempęnden beim ReaktionsKonsequenz Lernen hängt somit ebenso von Kontingenz ab wie das Ausmaß des Lernens beim operanten Konditionieren in tierexperimentellen Studien.

4.3

Konditionierte Inhibition

In bestimmten Situationen wird gelernt, ohne dass Kontiguität vorliegt. Der Kürze halber besĖreiben wir hier nur ein Beispiel aus der ForsĖung zum klassisĖen Konditionieren. Wenn der US immer alleine, d.ȹh. niemals als Folge des CS auftriĴ, dann wird der CS als Indikator genutzt, dass der US siĖerliĖ niĖt ersĖeinen wird. In diesem Fall kann ein Verhalten beobaĖtet werden, als würde der US niĖt erwartet werden. Dieses Phänomen wird als konditionierte Inhibition besĖrieben. ÜbliĖerweise wird konditionierte Inhibition in VersuĖsbedingungen mit zwei konditionierten Stimuli gezeigt. In einem Experiment von Zimmer-Hart und Rescorla (ūųűŮ) beispielsweise kündigte ein Ton (CSū) einen elektrisĖen SĖlag (US) an. Der elektrisĖe SĖlag (US) führte zum Unterdrüėen aller

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

47

Aktivität (UR). Unterdrüėt der CSū alleine jegliĖe Aktivität, wird dies als konditionierte emotionale Reaktion (conditioned emotional response, CER) bezeiĖ net. Weiterhin wurde ein LiĖtreiz (CSŬ) präsentiert, der niemals gemeinsam mit dem US ersĖien. Dieser CSŬ ist also ein Signal, dass siĖer kein elektrisĖer SĖlag ersĖeinen wird. Wurden der Ton und der LiĖtreiz gemeinsam, als sogenannter Compound-Reiz, präsentiert und es folgte nie ein elektrisĖer SĖlag, zeigten die VersuĖstiere zunäĖst noĖ die CER. Im Laufe des VersuĖs nahm die CER auf den Compound-Reiz ab und versĖwand fast vollständig. Die VersuĖstiere sĖeinen gelernt zu haben, dass der elektrisĖe SĖlag niemals auf den LiĖtreiz (CSŬ) folgte.

4.4

Bloė ierung

Bloė ierung ist ein weiteres wiĖtiges Phänomen, das deutliĖ maĖt, dass auĖ Kontingenz alleine als ErklärungsmeĖanismus für Lernen niĖt ausreiĖt. Kamin (ūųŰų) untersuĖte konditionierte FurĖtreaktionen bei RaĴen. In einer Experimentalbedingung wurde zunäĖst ein Ton (CS) vor einem elektrisĖen SĖlag (US) präsentiert und löste naĖ einigen LerndurĖgängen eine CER (konditionierte emotionale Reaktion) aus. NaĖ dieser ersten Lernphase wurde in einer zweiten Lernphase der gleiĖe Ton gemeinsam mit einem LiĖtreiz präsentiert und es folgte ein elektrisĖer SĖlag. In einer ansĖließenden Testphase wurde ledigliĖ der LiĖtreiz präsentiert. Wenn Kontingenz zwisĖen LiĖtreiz und elektrisĖem SĖlag ausreiĖend für Lernen wäre, sollte auf den LiĖtreiz hin eine CER folgen. Dem war aber niĖt so, die meisten RaĴen zeigten keinerlei FurĖtreaktion auf den LiĖtreiz. Um siĖerzustellen, dass der LiĖtreiz an siĖ als Prädiktor für den elektrisĖen SĖ lag gelernt werden kann, wurde in einer Kontrollbedingung der Ton und der LiĖtreiz sofort gemeinsam präsentiert und von einem elektrisĖen SĖlag gefolgt. In dieser Kontrollbedingung, in der die erste Lernphase wegęel, zeigten die Ratten auf den LiĖtreiz hin die konditionierte FurĖtreaktion. Es sĖeint, als habe die bereits existierende Assoziation zwisĖen Ton und elektrisĖem SĖlag die Bildung einer weiteren Assoziation zwisĖen LiĖtreiz und elektrisĖem SĖlag bloėiert. Das Phänomen der Bloėierung kann niĖt alleine durĖ die Notwendigkeit von Kontingenz zwisĖen CS und US erklärt werden, denn in der zweiten Lernphase wurde der LiĖtreiz kontingent mit einem elektrisĖen SĖlag gepaart. Für Lernen sĖeint es zusätzliĖ zur Kontingenz zwisĖen CS und US notwendig zu sein, dass der CS einen unerwarteten US vorhersagt. In der

48

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

zweiten Lernphase wird der elektrisĖe SĖlag (US) immer durĖ den Tonreiz (CS) vorhergesagt. Der LiĖtreiz wird niĖt als weiterer Prädiktor gelernt. In der Kontrollgruppe dagegen ersĖeint der US unerwartet naĖ der gemeinsamen Präsentation von Tonreiz und LiĖtreiz. Hier wird der LiĖtreiz (und auĖ der Tonreiz) als Prädiktor für den elektrisĖen SĖlag gelernt. ÄhnliĖe Phänomene der Bloėierung gibt es auĖ beim Kausalitätslernen beim MensĖen. Wenn iĖ Tomaten esse und danaĖ eine allergisĖe Reaktion habe und am näĖsten Tag esse iĖ Nudeln mit Tomatensoße und reagiere wieder allergisĖ, kann iĖ sĖlussfolgern, dass iĖ niĖt gegen Nudeln allergisĖ bin, obwohl Nudeln und die allergisĖe Reaktion kontingent aufgetreten sind. Hier bloėiert die bereits existierende Assoziation zwisĖen Tomaten und Allergie das Lernen einer neuen Assoziation von Nudeln und Allergie. Diese Art der Bloėierung funktioniert auĖ rüėwärts geriĖtet. Wenn iĖ Nudeln mit Tomatensoße esse und danaĖ eine allergisĖe Reaktion habe, und am näĖsten Tag Tomaten esse und wieder eine allergisĖe Reaktion erleide, dann kann iĖ den SĖluss ziehen, dass iĖ niĖt gegen Nudeln allergisĖ bin, obwohl iĖ ja am Vortag eine Assoziation zwisĖen Nudeln und Allergie häĴe bilden können (oder mögliĖerweise auĖ gebildet habe). Dieses Phänomen wird als Rüė wärts-Bloė ierung bezeiĖ net, da eine frühere Assoziation zwisĖen zwei Reizen durĖ eine naĖfolgend erworbene Assoziation bloėiert wird (Shanks, ŬŪūŪ, für eine ÜbersiĖt).

4.5

Rescorla-Wagner-Modell

Rescorla und Wagner (ūųűŬ) veröěentliĖten ein Modell, das die meisten Phänomene beim Konditionieren, z.ȹB. Lernverlauf, LösĖung, Kontingenz, Bloė ierung und Preparedness, erklären kann. Das Rescorla-Wagner-Modell besteht erstaunliĖerweise aus nur einer einzigen Formel, die nun genauer erläutert wird. Grundlage des Modells ist die Annahme, dass Lernen (Konditionierung) nur dann staĴęndet, wenn ein Ereignis überrasĖend eintriĴ. Das Ausmaß der ÜberrasĖung bzw. das Ausmaß, in dem ein Reiz unerwartet eintriĴ, bestimmt die Stärke der Konditionierung. Das Modell geht davon aus, dass die Assoziation zwisĖen CS und US (oder auĖ zwisĖen Reaktion und Konsequenz beim operanten Konditionieren) ansteigt, wenn CS und US gemeinsam auftreten. Der LernzuwaĖs bei einer gepaarten Darbietung beider Reize bestimmt siĖ naĖ dieser GleiĖung:

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

49

̇VCSn = ΅Ά (Ώ ƺ ̕ Vn ) Dabei ist ̇VCSn die Veränderung der Verbindungsstärke von CS und US naĖ diesem LerndurĖgang. Vn ist die Stärke der Assoziationen des CS mit dem US zu Beginn des LerndurĖgangs. Die Summe ̕ Vn ist die Stärke aller Assoziationen für den US. Ώ ist die maximal mögliĖe Verbindungstärke des CS mit dem US, dieser Wert liegt immer zwisĖen Ū (kein Lernen mögliĖ) und ū (vollständige assoziative Verbindung mögliĖ). ΅ und Ά sind Parameter, die bestimmen, wie sĖ nell Lernen staĴęndet; sie legen die Lernrate fest. Diese beiden Parameter werden durĖ die Art des CS und des US bestimmt. Beispielsweise ist ΅Ά dann höher, wenn der CS und der US salienter sind (also mehr beaĖtet werden). Wird beispielsweise ein Ton mit einem ElektrosĖoė gepaart, so ist ΅Ά dann höher, wenn der Ton lauter ist und der ElektrosĖoė stärker. Oder beim Beispiel der Allergie gegen Tomaten ist ΅Ά dann höher, wenn die allergisĖe Reaktion stärker ist. Zu Beginn des Lernen besteht noĖ keine Verbindung des CS mit dem US, d.ȹh. ̕ Vn = Ū. Hier in diesem ReĖenbeispiel nehmen wir an, dass ΅Ά = Ū.Ů und Ώ = ū. Wird der CS gemeinsam mit dem US dargeboten, so ergibt siĖ ̇VCSn = ΅Ά (Ώ ƺ ̕ Vn ) = Ū.Ů (ū ƺ Ū) = Ū.Ů Die Verbindungsstärke naĖ einem LerndurĖgang ist also auf Ū.Ů angestiegen. NaĖ einem weiteren LerndurĖgang ist ̇VCSn = ΅Ά (Ώ ƺ ̕ Vn ).= Ū.Ů (ū ƺ Ū.Ů) = .ŬŮ Diese Veränderung der Verbindungsstärke um Ū.ŬŮ erhöht also die bereits existierende Verbindungsstärke auf Ū.ŰŮ. Tabelle Ů.ū und Abbildung Ů.Ŭ zeigen den Anstieg der Verbindungsstärke zwisĖen CS und US naĖ ū bis ů Lerntrials. Je stärker die Verbindung zwisĖen CS und US gelernt ist, umso weniger LernzuwaĖs ęndet pro LerndurĖgang staĴ. Wird in einer LösĖungsphase der CS alleine präsentiert, ist Ώ (die maximal mögliĖe Verbindungstärke des CS mit dem US) = Ū. Das Rescorla-WagnerModell sagt hier zunäĖst eine sĖnelle Abnahme der Assoziation vorher, die siĖ dann immer langsamer an Ū annähert (siehe Tabelle Ů.ū). Abbildung Ů.Ŭ zeigt die vorhergesagten Assoziationsstärken bei Erwerb und LösĖung; diese stimmen sehr gut mit tatsäĖliĖen Lernverlaufskurven überein.

50

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

Tabelle 4.1: Erwerb und LösĖung naĖ dem Rescorla-Wagner-Modell. Vn besĖreibt die Verbindungsstärke naĖ dem jeweiligen LerndurĖgang (Trial).

Erwerb

LösĖung

Trial

Vn

0

0

̇VCSn = ΅Ά (Ώ ƺ ̕ Vn )

1

0.40

̇V1 = 0.4 (1 ƺ 0) = 0.4

2

0.64

̇V2 = 0.4 (1 ƺ 0.4) = 0.24

3

0.784

̇V3 = 0.4 (1 ƺ 0.64) = 0.144

4

0.8704

̇V4 = 0.4 (1 ƺ 0.784) = 0.0864

5

0.92224

̇V5 = 0.4 (1 ƺ 0.8704) = 0.05184

6

0.553344

̇V6 = 0.4 (0 ƺ 0.92224) = ƺ0.368896

7

0.3320064

̇V7 = 0.4 (0 ƺ 0.553344) = ƺ0.221338

8

0.1992038

̇V8 = 0.4 (0 ƺ 0.3320064) = ƺ0.132803

9

0.1195223

̇V9 = 0.4 (0 ƺ 0.1992038) = ƺ0.079682

10

0.0717134

̇V10 = 0.4 (0 ƺ 0.1195223) = ƺ0.047809

Abbildung 4.2: Erwerb und LösĖung der CS-US Assoziation naĖ dem Rescorla-Wagner-Modell. Mit diesem Modell lässt siĖ das Bloėierungsphänomen von Kamin (ūųŰų) gut erklären. Ist ein CSū bereits vollkommen mit dem US assoziiert, d.ȹh. Vn = Ώ,

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

51

wird ein weiterer CSŬ, der dann zusätzliĖ kontingent zum US ersĖeint, niĖt mit diesem assoziiert, da der US bereits durĖ den CSū mit nahezu maximal mögliĖer Stärke vorhergesagt wird und der US niĖt „überrasĖend“ ist. Weiterhin erklärt das Modell, weshalb Kontingenz zwisĖen CS und US wiĖtig für erfolgreiĖes Lernen ist. Wird der US dargeboten, ohne dass zuvor der CS ersĖienen ist, dann werden andere Stimuli (also alternative CS) mit dem ErsĖeinen des US assoziiert. DadurĖ steigt die Summe der Assoziationen (̕ Vn) von versĖiedenen CS mit dem US und der zu lernende CS wird sĖleĖter mit dem US assoziiert. Die Stärke des Lernens, d.ȹh. die Lernrate, wird im Modell durĖ die Parameter ΅Ά determiniert. Passen Reize und Verhaltensweisen gut zusammen, d.ȹh. lassen sie siĖ einfaĖ miteinander assoziieren, dann ist ΅Ά größer als für Reize, die sĖleĖt zusammenpassen und biologisĖ weniger relevant sind. SelbstverständliĖ hat das Modell von Rescorla und Wagner (ūųűŬ) auĖ Limitationen, z.ȹB. kann Latente Inhibition nur durĖ zusätzliĖe Annahmen modelliert werden. Latente Inhibition bezeiĖ net das Phänomen, dass eine CS-US Assoziation sĖleĖter gelernt wird, wenn der CS vor dem Lernen ein paar Mal alleine (also ohne naĖ folgenden US) präsentiert worden ist. Um dieses Phänomen zu erklären, muss man annehmen, dass die Lernrate ΅Ά für einen CS, der bereits alleine dargeboten wurde, geringer ist als für einen „neuen“ CS, da die vorherige Darbietung des CS seine Salienz verringert. Unabhängig von den Limitationen des Rescorla-Wagner-Modells ist es jedoĖ erstaunliĖ, dass mit Hilfe einer einfaĖen GleiĖung viele Aspekte des Konditionierens besĖrieben werden können.

4.6

Zusammenfassung

In diesem Kapitel haben wir besproĖen, dass die räumliĖe und zeitliĖe Nähe, d.ȹh. die Kontiguität von CS und US bzw. von Reaktion und Konsequenz, das Ausmaß des Lernens beim Konditionieren beeinĚusst. Das Ausmaß des assoziativen Lernens ist am höĖsten, wenn der CS kurz vor dem US präsentiert wird bzw. wenn die Konsequenz kurz naĖ der Reaktion erfolgt. WirkliĖ determinierend für den Lernerfolg ist jedoĖ niĖt die Kontiguität, d.ȹh. die raum-zeitliĖe Nähe der Ereignisse, sondern die Kontingenz, also der Zusammenhang zwisĖen den beiden Ereignissen. Konditionierung funktioniert am besten, wenn der CS es ermögliĖt, den US vorherzusagen, oder wenn die Reaktion die Konsequenz vorhersagt. Lernen kann sogar staĴęnden, ohne dass

52

Rolle der Kontingenz beim assoziativen Lernen

Kontiguität zwisĖen zwei Reizen vorliegt. Im Falle der konditionierten Inhibition wird der CS niĖt gemeinsam mit dem US präsentiert, so dass gelernt wird, dass naĖ dem CS siĖerliĖ niĖt der US ersĖeinen wird. Unter bestimmten Umständen ęndet aber selbst bei kontingenter Paarung von CS und US kein assoziatives Lernen staĴ. Das Phänomen der Bloėierung besĖreibt den Sonderfall, dass eine CS-US Assoziation niĖt gelernt wird, wenn bereits ein weiterer (anderer) CS den US vorhersagt. Lernen ęndet also nur dann staĴ, wenn der US unerwartet eintriĴ. Zum AbsĖluss des Kapitels haben wir ein einfaĖes Lernmodell von Rescorla und Wagner (ūųűŬ) besĖrieben. Dieses Lernmodell kann mit einer einzigen Formel viele der Befunde zum assoziativen Lernen erklären, wie Erwerb, LösĖung, die WiĖtigkeit der Kontingenz, Bloėierung und biologisĖe Prädispositionen für assoziative Lernvorgänge. Weiterführende Literatur Anderson, J.ȹR. (ŬŪŪŪ). Learning and memory: An integrated approaĖ (Ŭnd ed.). New York: John Wiley. Miller, R.ȹR., Barnet, R.ȹC., & Grahame, N.ȹJ. (ūųųů). Assessment of the RescorlaWagner model. PsyĖological Bulletin, ūūű, ŭŰŭ–ŭŲŰ.

5

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie – Anwendungsbeispiele

In diesem Kapitel wird der Leser aussĖ niĴsweise über Erklärungsmodelle für die Entstehung von Störungen informiert, sowie über praktisĖ-klinisĖe Anwendungen lernpsyĖologisĖer Basisphänomene. Die Lernprinzipien des Konditionierens wurden auĖ auf den MensĖen übertragen und beispielsweise als Modelle für den Erwerb und die AufreĖterhaltung von Phobien und bestimmen ErsĖeinungsformen von Depression genutzt. Da Gelerntes auĖ verlernt bzw. umgelernt werden kann, werden Lernprinzipien im Rahmen der Verhaltenstherapie zur Behandlung von Störungen angewendet. ExemplarisĖ werden Belohnung und Bestrafung als Therapiemethoden skizziert am Beispiel der Münzverstärkung (Token Economy) und der Aversionstherapie. AnsĖließend werden noĖ kurz TeĖniken zur Selbstkontrolle besproĖen.

5.1

Vermeidungslernen als Modell für Phobien – Zwei-Faktoren-Theorie von Mowrer

Mowrer (ūųŮű) entwiėelte eine Zwei-Faktoren-Theorie, die genutzt wird, um die Entstehung von Phobien durĖ klassisĖes Konditionieren und deren AufreĖterhaltung durĖ operantes Konditionieren zu erklären. EmpirisĖe Evidenz für diese Theorie gibt es aufgrund ethisĖer Gründe vor allem aus TierversuĖen. In einer Studie von Solomon und Wynne (ūųůŭ) beispielsweise saß ein Hund in einem Käęg mit einer Barriere in der MiĴe, die der Hund überspringen konnte. Wenn auf einer Seite des Käęgs das LiĖt ausging (CS), folgte naĖ ūŪ Sekunden ein elektrisĖer SĖlag (US), der Angst auslöste (UR). Der Hund konnte den elektrisĖen SĖlag vermeiden, wenn er vor Ablauf der ūŪ Sekunden auf die andere Seite des Käęgs sprang. Dieses Vermeidungsverhalten wurde also negativ verstärkt, da durĖ das Springen eine erwartete negative Konsequenz (der elektrisĖe SĖlag) ausblieb (CR-) und damit die Angst, einen elektrisĖen SĖlag zu erhalten, reduziert wurde. VermeidungsverhalA. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_5, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

54

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

ten ist extrem lösĖungsresistent. Selbst wenn kein elektrisĖer SĖlag mehr präsentiert wurde, sprang der Hund immer auf die andere Käęgseite, sobald das LiĖt ausging. VermutliĖ wurde das Springen ständig weiterhin negativ verstärkt, da der erwartete elektrisĖe SĖlag jeweils ausblieb und deshalb die Angst vor dem elektrisĖen SĖlag jeweils abnahm. Da der Hund niemals in der Käęgseite blieb, konnte er folgliĖ niĖt erfahren, dass kein weiterer elektrisĖer SĖlag präsentiert wurde. Analog wird für die Entstehung von Phobien bei MensĖen vermutet, dass der Phobiker zunäĖst einen neutralen Stimulus (z.ȹB. eine Spinne) gemeinsam mit einem angstauslösenden Stimulus (z.ȹB. der SĖrei einer Bezugsperson) erlebt hat und fortan als CS mit dem US verbindet (siehe Abbildung ů.ū). In diesem Fall genügt oĞ bereits die einmalige Kombination von CS und US, um eine dauerhaĞe CS-US Assoziation zu bilden, es ęndet also sogenanntes One-Trial Learning staĴ. Als Folge der Lernerfahrung hat der Phobiker künĞig Angst vor dem konditionierten Stimulus und vermeidet ihn. Jedes Mal, wenn er den konditionierten angstauslösenden Stimulus (z.ȹB. die Spinne) vermeidet, wird das Vermeidungsverhalten negativ verstärkt, da die Angst naĖlässt (CR-). Phobien (hier im Beispiel AraĖnophobie, d.ȹh. die Angst vor Spinnen) entwiėeln siĖ, da klassisĖ konditionierte S-R Assoziationen (Spinne-Angst) niĖt gelösĖt werden, da die entspreĖenden Angstreize ständig vermieden werden und somit niĖt gelernt werden kann, dass die Angstreaktion unbegründet ist. Bei der Entwiėlung von Phobien ist Preparedness ein wiĖtiger Faktor. Phobien entstehen meist für evolutionsbiologisĖ sinnvolle FurĖtreize, wie Spinnen, SĖlangen, Krankheiten oder bedrohliĖe soziale Situationen. Phobien vor Autos sind dagegen selten, obwohl der Straßenverkehr faktisĖ gefährliĖer ist und mehr Todesopfer fordert als z.ȹB. Spinnenbisse. In einer Angstsituation sĖeinen also bestimmte biologisĖ relevante Stimuli eher mit der Angstsituation assoziiert zu werden als andere. Dies ist ein weiterer Beleg für angeborene Lerndispositionen (siehe Kapitel ŭ.Ů). Die lernpsyĖologisĖe Behandlung von Phobien zielt darauf ab, dem Phobiker beizubringen, dass das Vermeidungsverhalten unnötig ist und der mit Angst assoziierte Stimulus (Spinnen bei AraĖ nophobie, Höhe bei Akrophobie, etc.) niĖt bedrohliĖ ist. Eine sehr eěektive Methode hierzu ist die Expositionstherapie (z.ȹB. Hand, ŬŪŪů). NaĖ einigen Sitzungen zur Vorbereitung wird der Phobiker mit dem angstauslösenden Stimulus konfrontiert und muss solange in dieser Situation bleiben, bis die Angst naĖlässt. TypisĖerweise steigen die subjektiv empfundene Angst und die physiologisĖen Angstkennwerte zunäĖst an, klingen aber naĖ ŬŪ bis ŭŪ Minuten ab. DadurĖ wird

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

55

eĜzient gelernt, dass das Vermeidungsverhalten unnötig und der mit Angst assoziierte Stimulus niĖt realistisĖ bedrohliĖ ist. Wegen der starken physiologisĖen Anstrengung, die extreme Angst auslöst, kann diese Behandlung aber nur bei körperliĖ gesunden Personen durĖgeführt werden, und sie erfordert eine sehr hohe Motivation des Phobikers. Eine weniger anstrengende Variante, in der versuĖt wird, den angstauslösenden Stimulus mit positiven Empęndungen zu assoziieren, ist die systematisĖe Desensibilisierung (z.ȹB. Linden, ŬŪŪů). Der Phobiker lernt zunäĖst ein Entspannungsverfahren, meistens progressive Muskelrelaxation. Im entspannten Zustand stellt er siĖ dann den Angstreiz zuerst in einer nur sehr gering angstauslösenden Situation (z.ȹB. eine kleine Spinne am anderen Ende des Zimmers) vor und versuĖt dabei weiterhin, den entspannten, angenehmen Zustand beizubehalten. AllmähliĖ adaptiert der Phobiker an diese Vorstellung, die sĖließliĖ keine Angst mehr auslöst. In den näĖsten Therapiestufen werden Angstreize vorgestellt, die ursprüngliĖ jeweils etwas mehr angstauslösend waren. Jede Vorstellung wird mit dem Entspannungszustand assoziiert, immer solange, bis diese Vorstellung niĖt mehr angstauslösend ist. AllmähliĖ können so immer stärkere Stimuli vorgestellt und sĖließliĖ sogar real erlebt werden, ohne dass sie weiterhin Angst auslösen.

Abbildung 5.1. SĖematisĖe Darstellung der Zwei-Faktoren-Theorie von Mowrer.

56 5.2

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie Lernmodell der Depression: Erlernte Hilflosigkeit

Die im vorherigen AbsĖniĴ erläuterte Studie von Solomon und Wynne (ūųůŭ) belegt auĖ, dass Hunde unter normalen Umständen in der Lage sind, Vermeidungsverhalten zu lernen. Seligman und Maier (ūųŰű) untersuĖten Bedingungen, in denen dieses Lernen verhindert wird. Eine Gruppe von Hunden konnte elektrisĖe SĖläge vermeiden, wenn sie einen Hebel drüėten. Eine andere Gruppe von Hunden erlebten dieselben elektrisĖen SĖläge in einem VersuĖsdesign mit „JoĖplan“, d.ȹh. sie erlebten dieselbe Anzahl elektrisĖer SĖ läge mit gleiĖer Dauer. Diese Hunde konnten aber niĖt selbst beeinĚussen, wann der elektrisĖe SĖlag endete und ob er überhaupt präsentiert wurde. NaĖ dieser Lernphase wurden beide Gruppen in einem Käęg mit einer Barriere in der MiĴe getestet, wobei die Hunde beider Gruppen elektrisĖe SĖläge vermeiden konnten, wenn sie über die Barriere sprangen. Hunde der ersten Gruppe, die zuvor elektrisĖe SĖläge durĖ das Drüėen des Hebels kontrollieren konnten, sprangen regelmäßig über die Barriere und lernten damit den elektrisĖen SĖlag zu vermeiden. Hunde der zweiten Gruppe, die zuvor den elektrisĖen SĖlägen unkontrollierbar ausgesetzt waren, legten siĖ hin und erduldeten den elektrisĖen SĖlag. Diese Hunde versuĖten kaum, den elektrisĖen SĖlag zu vermeiden, sondern warteten ledigliĖ ab, bis er aufhörte. Seligman nannte dieses Phänomen „erlernte Hilflosigkeit“. Er vermutete, dass die Hunde der zweiten Gruppe gelernt haĴen, dass ihr Verhalten keinerlei EinĚuss auf die elektrisĖen SĖläge haĴe und deshalb jegliĖe Anstrengung unterließen, um den elektrisĖen SĖlag zu vermeiden. In einer späteren Studie zeigten Hiroto und Seligman (ūųűů), dass erlernte Hilflosigkeit auĖ bei MensĖen experimentell erzeugt werden kann. Beispielsweise bearbeiteten eine Gruppe von Probanden lösbare Problemaufgaben und eine andere Gruppe von Probanden unlösbare Problemaufgaben. In der ansĖließenden Testphase bekamen beide Gruppen lösbare Anagramme vorgelegt. Probanden der Hilflosigkeitsgruppe lösten die Anagramme seltener und brauĖten mehr Zeit für korrekte Lösungen als die Probanden, die zuvor lösbare Aufgaben bearbeitet haĴen. Dieser Eěekt zeigt siĖ selbst dann, wenn das Hilflosigkeitstraining unähnliĖ zur Testphase ist. AuĖ wenn die Probanden beispielsweise unkontrollierbare aversive Töne erleben, sind sie sĖleĖter beim Lernen von Anagrammen. NaĖ Seligman ist das Erleben der Unkontrollierbarkeit und die damit verbundene erlernte Hilflosigkeit UrsaĖe für reaktive Depressionen (Seligman, ūųűů). Erlernte Hilflosigkeit führt zu BeeinträĖtigungen auf kognitiver, motivationaler, emotionaler und behavioraler Ebene: Späteres Lernen wird

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

57

beeinträĖtigt, MensĖen mit erlernter Hilflosigkeit sind passiver und sie entwiėeln eine Form von Depression, die siĖ u.ȹa. in Konzentrationsstörungen, Freudlosigkeit, gedrüėter Stimmung und Rüėzugsverhalten äußert. Neben diesem Erklärungsmodell für die Entstehung von Depression existieren jedoĖ auĖ andere Erklärungsansätze, und es sĖeint versĖiedene UrsaĖen und Auslöser für depressive Störungen zu geben. DementspreĖend ist die Behandlung untersĖiedliĖ und umfasst neben medikamentöser Therapie und der Steigerung von angenehmen Erfahrungen auĖ soziale Kompetenztrainings, Problemlösetrainings und Trainings zur kognitiven Umstrukturierung negativer oder katastrophierender Gedanken (z.ȹB. Hautzinger, ŬŪŪů).

5.3

Belohnung in der Verhaltenstherapie – Münzverstärkung

Das Prinzip der Münzverstärkung (Token Economy) beruht auf dem operanten Konditionieren. TherapeutisĖ erwünsĖtes Verhalten wird verstärkt, um so die AuftretenswahrsĖeinliĖkeit dieses Verhaltens zu steigern. In vielen Kontexten ist die unmiĴelbare Verstärkung des gewünsĖten Verhaltens jedoĖ sĖwierig. Zum Beispiel kann ein SĖüler, der für ruhiges Studierverhalten im Klassenzimmer belohnt werden soll, niĖt unmiĴelbar mit z.ȹB. Herumtoben lassen auf dem Pausenhof positiv verstärkt werden, da dadurĖ das gewünschte Studierverhalten gestört werden würde. Um trotzdem eine unmiĴelbare Belohnung zu ermögliĖen, werden deshalb stellvertretend Münzen (sogenannte Tokens) eingesetzt. ErwünsĖtes Verhalten wird dann unmiĴelbar auf symbolisĖe Art verstärkt, indem sofort eine Münze gegeben wird. Diese Münzen können gesammelt werden und dann später gegen zuvor festgelegte Belohnungen eingetausĖt werden. Das Verfahren der Münzverstärkung wird sehr breit eingesetzt, z.ȹB. bei Therapien, in sĖulisĖen und erzieherisĖen Kontexten und zur Rehabilitation (Ayllon & Cole, ŬŪŪů; Kazdin, ūųŲŬ). WiĖtig für den Erfolg der Münzverstärkung ist, dass das Verstärkungssystem transparent ist und als fair erlebt wird. Deshalb werden die gewünsĖten Verhaltensweisen mögliĖst klar spezięziert und der UmtausĖ der Münzen (inklusive des EintausĖkurses) gegen Verstärker, wie angenehme Aktivitäten (z.ȹB. Fernsehen, Kino) oder auĖ materielle Belohnungen, vorab festgelegt. Ein großer Vorteil der Münzverstärkung ist es, dass die Verstärker mit dem Patienten selbst abgesproĖen werden und deshalb auĖ siĖergestellt ist, dass die zu erreiĖenden Belohnungen tatsäĖliĖ einen positiven Wert für ihn haben. Weiterhin kann Münzverstärkung niĖt nur bei Einzelpersonen, sondern auĖ für gesamte Klassenverbände oder

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Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

auĖ für ganze (psyĖiatrisĖe) Kliniken, Strafvollzugsanstalten usw. verwendet werden. Bei der institutionellen Einsetzung von Münzverstärkung müssen genügend untersĖiedliĖe Verstärker im TausĖ gegen die Münzen angeboten werden, so dass jeder Einzelne für siĖ passende Belohnungen ęndet. Die Münzverstärkung kann auĖ mit Bestrafung gepaart werden. Dazu wird gewünsĖtes Verhalten mit Münzen verstärkt und unerwünsĖtes Verhalten durĖ die Wegnahme von bereits gesammelten Münzen bestraĞ (Response-Cost). Dieses kombinierte Verfahren ist beispielsweise bei hyperaktiven Kindern sehr eĜzient, um einen mögliĖst normalen SĖulalltag zu erreiĖen. Ein Problem der Münzverstärkung ist es, das gewünsĖte Verhalten auĖ naĖ dem Behandlungsende, also ohne weitere Verstärkung, aufreĖt zu erhalten. Um bessere Generalisierbarkeit zu erreiĖen, können versĖ iedene Personen die Münzverstärkung durĖ führen. Weiterhin ist ein langsames Ausblenden der Verstärkung mögliĖ in dem Sinne, dass allmähliĖ mehr Münzen erforderliĖ sind, um eine Belohnung einzutausĖen und dass siĖ die Zeit zwisĖen Gabe der Münzen und EintausĖ der Belohnung verlängert. Am wiĖtigsten für den Therapieerfolg ist jedoĖ, dass siĖ beim Patienten eine intrinsisĖe Motivation für das gewünsĖte Verhalten aufbaut. Wenn der Patient merkt, dass das erwünsĖte Verhalten für ihn selbst angenehm ist und in seinem sozialen Umfeld zu angenehmen Konsequenzen führt, so wird er dieses Verhalten auĖ ohne weitere Münzverstärkung beibehalten.

5.4

Aversionstherapie

Aus lernpsyĖologisĖer SiĖt sind zwei Arten der Aversionstherapie mögliĖ. Zum einen kann ein positiver Stimulus, der unerwünsĖtes Verhalten auslöst, mit einem negativen Stimulus gepaart werden, um die positive Valenz des Reizes zu verringern (klassisĖes Konditionieren). Oder eine Verhaltensweise kann durĖ negative Stimuli bestraĞ werden, um die VerhaltenswahrsĖeinliĖkeit zu verringern (operantes Konditionieren). Im Rahmen von Aversionstherapien wurden beide Methoden verwendet. Ein Beispiel für die Verknüpfung negativer Stimuli mit suĖtauslösenden Stimuli durĖ klassisĖe Konditionierung sind die Warnhinweise auf ZigareĴensĖaĖteln. Diese wirken besonders eĜzient als negative Stimuli, wenn Bilder (anstelle von wörtliĖen Warnhinweisen) auf der Paėung die Auswirkungen von ZigareĴenkonsum explizit zeigen. Operante Aversionstherapien werden heute eher selten und nur dann eingesetzt, wenn andere Therapiemaßnahmen niĖt greifen. Früher wurden zur operanten Aversionstherapie

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

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oĞ elektrisĖe SĖläge als negative Reize verwendet, z.ȹB. zur Behandlung von Alkoholismus. Wenn ein Alkoholiker die Hand naĖ einem Glas oder einer FlasĖe ausstreėte, wurde ihm ein elektrisĖer SĖlag versetzt oder aber es wurde Übelkeit durĖ ein Medikament bei ihm erzeugt (Davison, Neale, & Hautzinger, ŬŪŪŬ). Aus ethisĖer SiĖt sind Aversionstherapien jedoĖ problematisĖ. Sie werden heute eher als Methode der zweiten Wahl betraĖtet und nur dann eingesetzt, wenn andere Behandlungsmethoden unwirksam bleiben. Beispielsweise wird Bestrafung durĖ elektrisĖe SĖläge zur Behandlung extremer Formen der Selbstverletzung verwendet (Sandler, ŬŪŪů), jedoĖ nur im Rahmen komplexer Therapiepläne und nur von erfahrenen Therapeuten. Bei der Verwendung von Bestrafung, um unerwünsĖtes Verhalten zu vermeiden, ergeben siĖ oĞ Probleme, passende Strafreize zu ęnden und diese auĖ kontingent einzusetzen. Ein Problem bei Bestrafung im sĖulisĖen Kontext ist beispielsweise, dass Bestrafung im Sinne von Tadel zuweilen als positiver Verstärker wirkt. Kinder, die insgesamt wenig BeaĖtung erfahren, haben durĖ Fehlverhalten eine einfaĖe MögliĖkeit, BeaĖtung, wenn auĖ negativer Art, zu erreiĖen, so dass Tadel für diese Kinder eher eine positive Konsequenz ist. Anstelle von Bestrafung, die immer mit Aufmerksamkeit durĖ den Strafenden gekoppelt ist, ist es oĞ eĜzienter, unerwünsĖtes Verhalten zu ignorieren und dadurĖ zu lösĖen; vor allem wenn gleiĖzeitig positives Verhalten kontingent verstärkt wird (z.ȹB. Williams, ūųůų; zitiert in Liebermann, ŬŪŪŮ). Ein weiteres Problem bei Bestrafung ist oĞ die mangelnde MögliĖ keit, Bestrafung wirkliĖ kontingent einsetzen zu können. Im Straßenverkehr beispielsweise wird zu sĖnelles Fahren nur sehr selten entdeėt und bestraĞ. In den meisten Fällen, in denen ein Fahrer bewusst zu sĖnell fährt, fällt die erwartete Bestrafung aus. Dieses Ausfallen der erwarteten Bestrafung kann Gefühle der ErleiĖterung erzeugen, da die Angst vor Bestrafung naĖlässt, was im Sinne der operanten Konditionierung eine negative Verstärkung darstellt. Deshalb ist bei Bestrafung wiĖtig, auf Kontingenz zu aĖten und mögliĖst jedes Fehlverhalten zu bestrafen.

5.5

Selbstkontrolle

Das letztliĖe Ziel jeder PsyĖotherapie ist, dass der Patient durĖ die Therapie Methoden, Verhaltensweisen und Kenntnisse erlernt, um langfristig selbst mit seinen Problemen zureĖtzukommen. Im Rahmen von Selbstmanagement-

60

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

theorien (Kanfer, Reineėer, & SĖmelzer, ŬŪŪŰ) werden aus der LernpsyĖologie Methoden der Stimuluskontrolle sowie der Selbstverstärkung und Selbstbestrafung eingesetzt, um eine mögliĖst starke Eigenständigkeit des Patienten und mögliĖst gute Generalisierung des gewünsĖten Verhaltens zu erreiĖen, so dass der Patient sĖließliĖ selbst Kontrolle über sein Verhalten erlangt. Grundlage für die Methode der Stimuluskontrolle ist das klassisĖe Konditionieren bzw. die Annahme, dass Verhalten durĖ Stimuli oder Situationen ausgelöst wird. Um unerwünsĖtes Verhalten, z.ȹB. Chips nasĖen bei Adipositas oder Alkohol trinken bei Alkoholismus, zu vermeiden, wird dem Patienten nahe gelegt, alle Stimuli zu vermeiden, die das unerwünsĖte Verhalten auslösen können, also z.ȹB. keinen Alkohol zuhause zu haben oder niĖt mehr an der Stammkneipe vorbei zu gehen. Dabei ist es wiĖtig, auĖ sĖon StimuliȺ/ȺSituationen zu vermeiden, die an den problematisĖen Stimulus geknüpĞ sind, wie z.ȹB. Bier- oder SĖnapsgläser, die mit Alkohol assoziiert sind (Reineėer, ŬŪŪŪ). Neben den Stimuli können natürliĖ auĖ assoziativ gekoppelte Verhaltensweisen ein Verhalten auslösen. MögliĖe Kopplungen sind z.ȹB. RauĖen und Kaěeetrinken, so dass es hilfreiĖ sein kann, bei der RauĖerentwöhnung auĖ auf das Kaěeetrinken zu verziĖten. Stimuluskontrolle kann aber auĖ eingesetzt werden, um gewünsĖtes Verhalten zu erzeugen. Um beispielsweise eěektives Studierverhalten zu erzeugen, kann es sinnvoll sein, in einer Umgebung zu lernen, die damit assoziiert ist, und die gleiĖzeitig wenig Stimuli bietet, die lernvermeidendes Verhalten auslösen können, wie etwa eine Bibliothek. AuĖ kann gewünsĖtes Verhalten an bereits existierendes Verhalten gekoppelt werden. Dieses Premaė-Prinzip (Premaė, ūųůų) sieht vor, dass ein häuęges Verhalten (Essen, Telefonieren, oder sonstige positiv verstärkte Verhaltensweisen) mit dem gewünsĖten, bislang seltenen Verhalten verknüpĞ wird, um so die VerhaltenswahrsĖeinliĖkeit des seltenen Verhaltens zu erhöhen. Selbstbelohnung und Selbstbestrafung ist an das operante Konditionieren angelehnt und darin begründet, dass durĖ positive oder negative Konsequenzen die Häuęgkeit eines Verhaltens beeinĚusst wird. Im Rahmen von Therapien wird Selbstbelohnung und Selbstbestrafung häuęg in vertragliĖen Vereinbarungen festgelegt. Beispielsweise werden bei der RauĖerentwöhnung mit dem Patienten SelbstverpĚiĖtungserklärungen gesĖlossen, in denen siĖ der Patient bereit erklärt, das unerwünsĖte Verhalten einzusĖränken (Unland, ŬŪŪŪ), zum Beispiel den ZigareĴenkonsum von ŬŪ auf ů ZigareĴen pro Tag zu reduzieren. Zur Selbstkontrolle werden operante KonditionierungsteĖniken verwendet. Wenn der Patient das gewünsĖte Ziel erreiĖt, belohnt er siĖ selbst, bzw. er bestraĞ siĖ, falls er das Ziel niĖt erreiĖt. Bei der Rau-

Assoziatives Lernen in der Verhaltenstherapie

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Ėerentwöhnung bspw. kann siĖ ein RauĖer zunäĖst vornehmen, den ZigareĴenkonsum zu reduzieren und siĖ dafür mit angenehmen Ereignissen (Essen gehen, Kino) belohnen. SĖağ er es niĖt, dieses Ziel zu erreiĖen, so bestraĞ er siĖ, indem er siĖ gewohnte angenehme Ereignisse (Fernsehen etc.) versagt.

5.6

Zusammenfassung

Die Verhaltenstherapie basiert auf den lernpsyĖologisĖen Grundlagen des Konditionierens. Einerseits werden Störungen durĖ Lernprozesse erklärt in der Annahme, dass das problematisĖe Verhalten verstärkt wurde und alternatives Verhalten niĖt genügend bekräĞigt wurde. Andererseits werden Therapieansätze an Konditionierungsprinzipien angelehnt. DoĖ neben reinen Konditionierungsparadigmen sind natürliĖ auĖ viele weitere Faktoren für den Therapieerfolg wiĖtig, wie die therapeutisĖe Beziehung, EinsiĖt und Mitarbeit des Patienten, Einbezug der Umwelt usw. Auf der LernpsyĖologie aufbauende therapeutisĖe TeĖ niken bilden aber eine wiĖtige Grundlage der klinisĖen PsyĖologie (Linden & Hautzinger, ŬŪŪů). Weiterführende Literatur Linden, M., & Hautzinger, M. (ŬŪŪů). Verhaltenstherapiemanual. Heidelberg: Springer.

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Lernen ohne Belohnung

Lernen in operanten Konditionierungsparadigmen erfolgt immer durĖ Belohnung bzw. Bestrafung. DoĖ auĖ ohne unmiĴelbare positive oder negative Konsequenzen lernen MensĖen und Tiere. Stellen Sie siĖ vor, Sie beęnden siĖ in einer fremden Stadt. Sie gehen vom Bahnhof aus los, um die Stadt zu erkunden. Würden Sie nur dann etwas über den zurüėgelegten Weg lernen, wenn Sie z.ȹB. mit einem Eis belohnt werden würdenȺ? Oder würden Sie auĖ dann etwas über die Anordnung von GesĖäĞen, Plätzen und Eisdielen lernen, wenn Sie ledigliĖ durĖ die Stadt sĖlendernȺ? In der lernpsyĖologisĖen ForsĖung wurde Lernen ohne Belohnung in vielen Tierstudien unter dem Begriě latentes Lernen gezeigt. In Humanexperimenten kann Lernen ohne Belohnung und vermutliĖ sogar ohne Lernintention in Paradigmen zum Handlungs-Eěekt Lernen demonstriert werden, und das ideomotorisĖe Prinzip erläutert, wie motorisĖe Steuerung auf Grundlage von Handlungs-Eěekt Relationen erfolgen kann. DoĖ Handlungseěekte können situationsabhängig untersĖiedliĖ sein. Die situationsabhängige Differenzierung von Handlungs-Eěekt Lernen wird im Lernmodell der antizipativen Verhaltenssteuerung besĖrieben.

6.1

Latentes Lernen

Erste Experimente zum latenten Lernen wurden bereits in den ŭŪer Jahren des ŬŪ. Jahrhunderts durĖgeführt. Tolman und Honzik (ūųŭŪ) ließen RaĴen durĖ ein komplexes Labyrinth zu einer Zielbox laufen. Das Labyrinth haĴe ūŮ Abzweigungen, und die Lernleistung wurde gemessen als die Anzahl der falsĖ gewählten Abzweigungen pro LerndurĖgang. Insgesamt gab es ūű LerndurĖgänge, d.ȹh. jede RaĴe lief an ūű aufeinanderfolgenden Tagen jeweils einmal durĖ das Labyrinth. Die Lernleistung wurde in drei versĖiedenen VersuĖsgruppen erfasst (siehe Abbildung Ű.ū). Eine Gruppe von RaĴen A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_6, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Lernen ohne Belohnung

wurde jeweils in der Zielbox gefüĴert. VersuĖstiere in dieser Gruppe mit stetiger Verstärkung maĖten im Verlauf des Trainings sĖ nell weniger Fehler und konnten am Ende des Trainings das Labyrinth mit nur Ŭ bis ŭ Fehlern durĖlaufen. Eine weitere Gruppe von RaĴen wurde niemals in der Zielbox gefüĴert. Tiere in dieser Gruppe wurden ebenfalls etwas besser und ihre Fehlerzahl verringerte siĖ im Lauf des Trainings von etwa ūŪ Fehlern auf etwa Ű Fehler. WiĖtig ist die driĴe VersuĖsgruppe, die erst ab dem elĞen Lerntag in der Zielbox gefüĴert wurde. Diese Gruppe maĖte bis zum ūū. Tag gleiĖ viele Fehler wie die niemals verstärkte Gruppe. Ab Tag ūŬ, naĖdem die Tiere einmal in der Zielbox gefüĴert worden waren, maĖten diese VersuĖstiere nur Ŭ bis ŭ Fehler, und ihre Leistung war vergleiĖbar mit der VersuĖsgruppe mit stetiger Verstärkung. Tolman und Honzik erklärten diese Befunde mit der Annahme, dass die VersuĖstiere auĖ ohne Belohnung den Weg durĖ das Labyrinth lernen. Solange sie keine Belohnung erhielten, waren sie jedoĖ niĖt motiviert, mögliĖst sĖ nell durĖ das Labyrinth zu laufen. Erst naĖdem die Zielbox durĖ das FuĴer eine positive Valenz erhalten haĴen, versuĖten die RaĴen, diese mögliĖst sĖnell zu erreiĖen.

Abbildung 6.1: DurĖsĖniĴliĖe Anzahl der Fehler beim DurĖlaufen des Labyrinths (SĖematisĖe Darstellung der Daten von Tolman & Honzik, 1930). Die Arbeiten und Interpretationen von Tolman sind einer der Gründe, weshalb der Behaviorismus durĖ die KognitionspsyĖologie abgelöst wurde. Tolman

Lernen ohne Belohnung

65

vermutete, dass die VersuĖstiere während der Erkundung des Labyrinths räumliĖes Wissen über dieses akkumulieren. In seiner Arbeit cognitive maps in rats and men (Tolman, ūųŮŲ) braĖte er das Konzept der kognitiven Karte auf, welĖes heutzutage vielfaĖe Anwendung in der PsyĖologie ęndet. Bei den VersuĖen zum latenten Lernen zeigte siĖ ein sehr wiĖtiger UntersĖ ied zwisĖen Lernen und Performanz. Lernen kann staĴę nden, ohne dass siĖ unmiĴelbar die Performanz, das heißt das Verhalten des Lerners ändert. Wir erinnern uns, dass Lernen als Veränderung des Verhaltenspotentials deęniert ist. Da Lernen ein interner, niĖt direkt messbarer Vorgang ist, müssen Lernexperimente immer so gestaltet werden, dass Änderungen im Verhalten gemessen werden können. In der experimentellen ForsĖung wird Lernen ohne Belohnung deshalb oĞ in zweiphasigen Studien naĖgewiesen. ZunäĖst gibt es eine Lernphase, in der das VersuĖstier oder der Proband die Lerninhalte ohne Belohnung exploriert. In der ansĖließenden Testphase wird der Lerninhalt mit einer positiven (oder negativen) Bedeutung belegt. Dies ermögliĖt zu überprüfen, ob in der vorherigen Lernphase tatsäĖliĖ Wissen erworben wurde, das nun angewendet wird, um positive Zustände zu erzeugen. Lernen ęndet also „auf Vorrat“ oder eben latent staĴ, um in zukünĞigen Situationen mögliĖst angepasstes Verhalten zu ermögliĖen. Eine weitere Form des latenten Lernens ist das bereits besproĖene sensorisĖe Vorkonditionieren (siehe Kapitel ŭ.ŭ), bei dem die Divergenz von Lernen und Änderung des Verhaltens besonders deutliĖ ist. In Studien zum sensorisĖen Vorkonditionieren wurden zunäĖst zwei Stimuli (z.ȹB. Ton und LiĖtreiz) assoziativ miteinander verknüpĞ (Lernphase). Um zu testen, ob Lernen staĴfand, wurde einer der beiden Stimuli (z.ȹB. der LiĖtreiz) in einem klassisĖen KonditionierungsseĴing als Auslösereiz einer bedingten Reaktion konditioniert. Das latente Lernen der Stimulus-Stimulus Assoziation wurde in einer folgenden Testphase belegt, wenn der andere Stimulus (der Ton) ebenfalls die bedingte Reaktion auslöste. Das heißt, die Stimulus-Stimulus Assoziation wurde latent ohne Belohnung gelernt, und das Lernen wurde erst dann im Verhalten wirksam, wenn eine Reaktion, also eine VerhaltensmögliĖkeit, an einen Stimulus geknüpĞ wurde.

6.2

Lernen von Handlungs-Eěekt Relationen – das ideomotorisĖe Prinzip

Wir MensĖen verhalten uns typisĖerweise zielgeriĖtet, d.ȹh. wir führen eine Handlung aus, um einen bestimmten Umweltzustand herzustellen.

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Lernen ohne Belohnung

Dabei können wir uns sehr siĖer in gewohnten Umgebungen bewegen und unsere aktuellen Ziele (z.ȹB. einen Kaěee vom Kaěeeautomaten holen) meist ohne Probleme erreiĖen. Für die Planung zielgeriĖteten Verhaltens ist es notwendig, bereits vor Ausführung einer Handlung zu wissen, welĖe Eěekte (d.ȹh. Zustandsänderungen) diese Handlung erzeugt. Diese Relationen von Handlungen und Eěekten müssen auf versĖ iedensten Stufen gelernt werden. ZunäĖst einmal ist es notwendig zu lernen, wie motorisĖe Aktivität die Stellung des eigenen Körpers verändert. Babies und Kleinkinder lernen erst durĖ viel Übung, ihren Körper zu beherrsĖen; sie greifen allmähliĖ siĖerer naĖ Objekten, sie lernen zu sitzen, zu laufen und zu spreĖen. Neben diesen proximalen, körpernahen Eěekten motorisĖer Aktivität lernen wir aber auĖ, welĖe distalen Eěekte unsere Handlungen in der Umwelt haben, also z.ȹB. dass das Betätigen eines SĖalters das LiĖt einsĖaltet oder dass das Betätigen eines SĖalters Kaěee erzeugt. Sobald Beziehungen zwisĖen Handlungen und kontingent folgenden Eěekten gelernt worden sind, können diese genutzt werden, um ein Ziel zu erreiĖen, d.ȹh. um bestimmte Eěekte in der Umwelt herzustellen. Das ideomotorisĖe Prinzip geht hierbei von bidirektionalen Relationen zwisĖen Handlungen und Eěekten aus (z.ȹB. Herbart, ūŲŬů; Hommel, Müsseler, AsĖersleben, & Prinz, ŬŪŪū; James, ūųŲū/ūŲųŪ; für einen historisĖen Überbliė siehe Stoė & Stoė, ŬŪŪŮ). In der Lernphase werden Handlungen mit kontingent auftretenden Eěekten assoziiert. SolĖe gelernten Handlungs-Eěekt Relationen werden dann genutzt, um gewünsĖte Eěekte in der Umwelt herzustellen (siehe Abbildung Ű.Ŭ). Dabei wird angenommen, dass angestrebte, antizipierte Eěekte diejenige Handlung aufrufen, die übliĖerweise zu den gewünsĖten Eěekten führt. Der Erwerb von Handlungs-Eěekt Relationen wurde experimentell beispielsweise von Elsner und Hommel (ŬŪŪū) untersuĖt. In einer Lernphase wählten die Probanden frei, eine von zwei Tasten zu drüėen. Jede Taste erzeugte kontingent einen Eěekt, entweder einen hohen oder tiefen Ton. In einer ansĖließenden Testphase sollte überprüĞ werden, ob die HandlungsEěekt Relation tatsäĖliĖ gelernt wurde und ob die Eěekte auĖ bidirektional die ihnen zugeordneten Aktionen aufrufen können. Deshalb wurde in der Testphase einer der beiden Eěekttöne als Startsignal präsentiert, wobei die Probanden instruiert waren, frei eine der beiden Tasten zu wählen. Die Probanden wählten überzufällig oĞ diejenige Taste, die zuvor den Eěektton erzeugt haĴe, der nun als Startsignal präsentiert wurde. Probanden lernten also die Handlungs-Eěekt Relation, und die Darbietung des Eěekts führte zum Aufruf der entspreĖenden Handlung.

Lernen ohne Belohnung

67

Abbildung 6.2: SĖematisĖe Darstellung des ideomotorisĖen Prinzips. Der Erwerb von Handlungs-Eěekt Relationen kann auĖ bereits bei Babies und Kleinkindern demonstriert werden (VersĖoor, Weidema, Biro, & Hommel, ŬŪūŪ). Babies im Alter von ų Monaten lernten zunäĖst, dass sie durĖ das Berühren eines TouĖscreens einen multimodalen Reiz (ein audiovisuelles Ereignis) herstellen. AnsĖ ließend reagierten sie sĖ neller auf einen multimodalen Stimulus, wenn sie diesen zuvor selbst erzeugt haĴen, als auf einen handlungsunabhängigen multimodalen Stimulus. Kleinkinder im Alter von ūŲ Monaten führten zusätzliĖ die Handlung häuęger aus, wenn ein handlungsassoziierter anstelle eines handlungsunabhängigen, multimodalen Stimulus präsentiert wurde. FolgliĖ kann sĖon bei Babies der Erwerb bidirektionaler Handlungs-Eěekt Relationen demonstriert werden. Weitere Evidenz für die bidirektionale Kopplung von Handlungen und ihren Eěekten beriĖtete beispielsweise Kunde (ŬŪŪū), der zeigte, dass die Erwartung, einen bestimmten Eěekt herzustellen, die Reaktionszeit zur Ausführung einer eěektkompatiblen Handlung besĖleunigt. Der Begriě Kompatibilität bezieht siĖ in diesem Zusammenhang auf das Konzept der perzeptuellen, konzeptuellen oder strukturellen ÄhnliĖkeit von zwei Mengen von Repräsentationen (z.ȹB. Reizen und Reaktionen; vgl. Kornblum, Hasbroucq, & Osman, ūųųŪ; Proctor & Vu, ŬŪŪŰ). Beispielsweise ist räumliĖe Kompatibilität dann gegeben, wenn sowohl Reize und Reaktionen an linken und reĖten Lokationen auftreten. In der Studie von Kunde waren die Reaktionszeiten der Probanden geringer, wenn sie durĖ das Drüėen linker und reĖter Tasten räumliĖ kompatible linke und reĖte visuelle Eěekte am BildsĖ irm produzierten, als wenn die Eěekte den Tasten inkompatibel zugeordnet waren, also linke Tasten reĖte Eěekte und reĖte Tasten linke Eěekte erzeugten. In dieser Arbeit wurden die Eěekte erst naĖ den Handlungen präsentiert, so dass hier ein Beleg geliefert wird, dass die Antizipation, also die gedankliĖe Vorwegnahme eines Stimulus, die Handlungsplanung und Handlungsausführung beeinĚusst. In vergleiĖbarer Weise zeigten KoĖ und Kunde (ŬŪŪŬ), dass

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Lernen ohne Belohnung

antizipierte, kompatible verbale Eěekte (visuell dargebotene Worte, wie blau oder gelb) das AusspreĖen entspreĖender Worte erleiĖtert. Das ideomotorisĖe Prinzip ist eine einfaĖe Heuristik, wie Wissen über Handlungen erworben und genutzt wird (für eine einfaĖe Zusammenfassung siehe Pęster, Janczyk, & Kunde, ŬŪūŪ). Es hat viel ForsĖung zum Thema Erwerb von Handlungs-Eěekt Relationen und zur Steuerung von Handlungen angeregt. Einen aktuellen Überbliė zum ideomotorisĖen Prinzip geben Shin, Proctor und Capaldi (ŬŪūŪ). Auf theoretisĖer Ebene ergeben siĖ jedoĖ viele Fragen, die gegenwärtig in der ForsĖung diskutiert werden. Zum Beispiel ist unklar, welĖe Eěekte jeweils mit Handlungen verknüpĞ werden (z.ȹB. Hoěmann, Butz, Herbort, Kiesel, & Lenhard, ŬŪŪű), oder wie bidirektionale Verbindungen von Handlungen und Eěekten neuronal realisiert sind (z.ȹB. Butz, Herbort, & Hoěmann, ŬŪŪű). Besonders spannend ist die Frage, ob HandlungsEěekt Relationen immer nur dann gelernt werden, wenn Handlungen intentional ausgeführt werden. Herwig, Prinz und Waszak (ŬŪŪű) untersĖieden in diesem Zusammenhang stimulusbasiertes Handeln, also Handlungen, die klar durĖ die Umwelt determiniert werden, und intentionsbasiertes Handeln, also Handlungen, die frei gewählt sĖeinen. Gegenwärtige Evidenz legt nahe, dass Handlungs-Eěekt Relationen in beiden Modi der Handlungskontrolle erworben werden (Pęster, Kiesel, & Hoě mann, ŬŪūū), jedoĖ untersĖeiden siĖ die beiden Handlungskontrollmodi im Hinbliė auf die Nutzung der gelernten Handlungs-Eěekt Relationen, denn antizipierte Eěekte spielen sĖeinbar vor allem beim intentionsbasierten Handeln eine wiĖtige Rolle für die Initiierung der Handlung (Pęster, Kiesel, & MelĖer, ŬŪūŪ).

6.3

Situative Modulationen – die ABC-Theorie

Viele Beziehungen zwisĖen Handlungen und Eěekten haben keine generelle Gültigkeit, sondern sind situationsabhängig. Die Eěekte der Mausbewegung und des Mauskliės hängen beispielsweise sehr stark davon ab, welĖes Programm aktuell am Computer läuĞ. Aber auĖ einfaĖere, eher physikalisĖe Zusammenhänge hängen von situationalen Faktoren ab. TypisĖerweise führt Bremsen dazu, die GesĖwindigkeit zu verringern. Die Bremswirkung auf troėenem, nassem oder eisigem Untergrund untersĖeidet siĖ jedoĖ stark. Und selbst die Eěekte von Muskelkontraktionen in Bezug auf unsere eigene Körperstellung sind situationsabhängig. Zum Beispiel brauĖen wir mehr MuskelkraĞ, um die Arme zu bewegen, wenn wir uns im Wasser bewegen, und auĖ Laufen ist im Wasser viel sĖwieriger.

Lernen ohne Belohnung

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FolgliĖ muss eine funktionierende Handlungssteuerung voraussetzen, dass Lernen von Handlungs-Eěekt Relationen situationsabhängig erfolgt. Die ABC-Theorie (anticipatory behavioral control) besĖ reibt einen einfaĖen, zweistuęgen LernmeĖanismus für den Erwerb situationsabhängiger Handlungs-Eěekt Relationen (Hoě mann, ūųųŭb; Hoě mann, Berner, Butz, Herbort, Kiesel, Kunde, & Lenhard, ŬŪŪű). Es wird angenommen, dass jeder Ausführung einer intendierten Handlung (Avolunt) zeitliĖ die Antizipation gewünsĖter Eěekte (Eant) vorangeht (siehe Abbildung Ű.ŭ). NaĖ Ausführung der Handlung werden die antizipierten, gewünsĖten Eěekte mit den real eintretenden Eěekten (Ereal) vergliĖen. Ist dieser VergleiĖ positiv, stimmen also die antizipierten mit den realen Eěekten überein, wird die bidirektionale Verbindung zwisĖen Handlung und Eěekt verstärkt. Ist der VergleiĖ negativ, werden die Handlungs-Eěekt Relationen abgesĖwäĖt und zusätzliĖ werden die Situationsbedingungen ausdiěerenziert. Das heißt, für Handlungs-Eěekt Relationen, die niĖt generell gültig sind, werden Situations-Handlungs-Eěekt Tripel angenommen, die Wissen darüber repräsentieren, unter welĖen Bedingungen welĖe Handlungen zu welĖen Eěekten führen. ZusätzliĖ werden Situationsmerkmale auĖ dann an Handlungs-Eěekt Relationen gekoppelt, wenn sie kontingent mit den Handlungen und deren Eěekten einhergehen. Das heißt, ęndet ein Verhalten immer in einer bestimmten Situation staĴ, ist die Situation ebenfalls in einem Situations-Handlungs-Eěekt Tripel integriert.

Abbildung 6.3: Erwerb von situationsabhängigen Handlungs-Eěekt Relationen (adaptiert naĖ Hoě mann et al., 2007). Experimentelle Evidenz für den situationsabhängigen Erwerb von Handlungs-Eěekt Relationen beriĖteten Kiesel und Hoěmann (ŬŪŪŮ). Probanden sahen innerhalb eines Kreuzes einen Kreis, der einen Ball symbolisierte. Die-

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Lernen ohne Belohnung

ser Ball sollte in ein Tor gesĖossen werden, wobei Tore entweder links und reĖts vom Kreuz (Situation A) oder unterhalb und oberhalb des Kreuzes (Situation B) präsentiert wurden. Um den Ball zu sĖießen, drüėten die Probanden ent weder eine Taste, die links unten angebraĖt war, um den Ball in Situation A naĖ links und in Situation B naĖ unten zu sĖießen, oder eine Taste, die reĖts oben angebraĖt war, um den Ball in Situation A naĖ reĖts und in Situation B naĖ oben zu sĖießen. Der Eěekt der Handlung (d.ȹh. des Tastendruės) wurde situationsabhängig variiert; in Situation A bewegte siĖ der Ball sĖnell zum Tor, in Situation B dagegen bewegte er siĖ langsam zum Tor (siehe Abbildung Ű.Ů). Die beiden Situationen weĖselten zufällig, wobei die Lage der Tore den Probanden jeweils anzeigte, in welĖer Situation sie siĖ befanden. Wenn die Probanden die Situationsabhängigkeit des Eěektes berüėsiĖtigen, dann sollten sie in derjenigen Situation, in der der Ball siĖ sĖnell zum Tor bewegte, sĖneller reagieren als in der Situation, in der siĖ der Ball langsam bewegte, da ein kurz dauernder Eěekt weniger Zeit benötigt, um anti zipiert zu werden, als ein lang dauernder Eěekt. Diese Vorhersage wird aus dem ideomotorisĖen Prinzip abgeleitet. Der Eěekt der Handlung wird vor Ausführung der Handlung antizipiert, und es dauert länger, einen langen als einen kurzen Eěekt zu antizipieren (Kunde, ŬŪŪŭ). Probanden zeigten genau dieses Reaktionszeitmuster. Die Situationsabhängigkeit von Handlungs-Eěekt Relationen wird also gelernt und für die Handlungssteuerung genutzt, selbst wenn dieselbe Handlung in untersĖiedliĖen Kontexten zu untersĖiedliĖen Eěekten führt.

Abbildung 6.4: SĖematisĖe Darstellung der experimentellen Manipulation von Kiesel und Hoě mann (2004). Die ABC-Theorie, d.ȹh. das Erlernen von Situations-Handlungs-Eěekt Tripeln wurde neben empirisĖen Überprüfungen auĖ im Rahmen der künstliĖen

Lernen ohne Belohnung

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Intelligenz in lernenden Systemen modelliert (Butz & Hoěmann, ŬŪŪŬ). Beispielsweise können Roboter miĴels passender Lernalgorithmen lernen, siĖ in einem Labyrinth zureĖtzuęnden, wenn sie Lernen, in welĖer Situation (in welĖem Teil des Labyrinths) eine Handlung (d.ȹh. eine Eigenbewegung) zu welĖem Eěekt (welĖe neue Position im Labyrinth) führt.

6.4

Zusammenfassung

Lernen ę ndet auĖ dann staĴ, wenn keine Belohnung erfolgt. StaĴdessen sĖeint es, dass MensĖen und auĖ Tiere beiläuęg und sogar ohne Lernintention lernen, wie sie siĖ sinnvoll in ihrer Umwelt verhalten können. In der TierforsĖung wurde unter dem Begriě latentes Lernen gezeigt, dass Tiere durĖ Exploration räumliĖe Repräsentationen ihrer Umgebung lernen. In Humanexperimenten wurde in Paradigmen zum Handlungs-Eěekt Lernen gezeigt, dass gelernt wird, beliebige Eěekte durĖ Handlungen herzustellen. Das ideomotorisĖe Prinzip postuliert, dass bidirektionale Beziehungen zwisĖen Handlungen und kontingenten Eěekten gebildet werden, die für die Handlungssteuerung genutzt werden. Im Rahmen der ABC-Theorie wird ein LernmeĖanismus vorgesĖlagen, in dem situative Kontexte zusammen mit bidirektionalen Handlungs-Eěekt Relationen in Situations-Handlungs-Eěekt Tripel gespeiĖert werden. Weiterführende Literatur Hoěmann , J., Berner, M., Butz, M.ȹV., Herbort, O., Kiesel, A., Kunde, W., & Lenhard, A. (ŬŪŪű). Explorations of anticipatory behavioral control (ABC): a report from the cognitive psyĖology unit of the University of Würzburg. Cognitive Processing, Ų, ūŭŭ–ūŮŬ. Pęster, R., Janczyk, M., & Kunde, W. (ŬŪūŪ). Los, beweg diĖȺ! – Aber wieȺ? Ideen zur Steuerung mensĖliĖer Handlungen. In-Mind Magazine, Ů.

7

BeobaĖtungslernen – Lernen am Modell

MensĖen und Tiere lernen niĖt nur dann, wenn sie selbst handeln oder auf Stimuli reagieren, sondern auĖ, wenn sie Handlungen anderer beobaĖten. Dieses Lernen am Modell oder auĖ BeobaĖtungslernen ist ein mäĖtiger LernmeĖanismus, der es uns erlaubt, unser Verhalten besser anzupassen, ohne selbst Fehler zu maĖen oder ohne lange probieren zu müssen, welĖes Verhalten in einer Situation erfolgreiĖ ist. Weitere BezeiĖ nungen für BeobaĖtungslernen sind NaĖahmungslernen, Imitationslernen oder soziales Lernen. Im Folgenden bespreĖen wir zunäĖst einfaĖe Arten der Imitation, die sĖeinbar automatisĖ ablaufen und auf angeborene ImitationsmeĖanismen zurüėgeführt werden. AnsĖließend erläutern wir die Imitation komplexerer Verhaltensweisen, die gelernt werden. Bandura formulierte eine sozial-kognitive Lerntheorie zur Erklärung von BeobaĖtungslernen. Diese Lerntheorie wird beispielsweise verwendet, um NaĖahmung problematisĖer Verhaltensweisen, wie aggressives Verhalten und Suizid, zu erklären.

7.1

AutomatisĖe, angeborene Imitation

EinfaĖe Verhaltensweisen sĖeinen automatisĖ imitiert zu werden. Experimentelle Studien zeigen beispielsweise, dass Personen eine Fingerbewegung sĖneller ausführen, wenn als Reaktionssignal das Video derselben Fingerbewegung gezeigt wird als wenn ein symbolisĖer Reiz (z.ȹB. die Ziěern ū und Ŭ für Zeige- und MiĴelęnger) die Fingerbewegung instruiert (Brass, Bekkering, WohlsĖläger, & Prinz, ŬŪŪŪ). In einer Folgestudie führten Probanden auf einen symbolisĖen Reiz hin eine bestimmte Fingerbewegung aus und sahen gleiĖzeitig eine irrelevante Fingerbewegung. Die Probanden reagierten sĖ neller, wenn eine irrelevante, reaktionskompatible Fingerbewegung gezeigt wurde, als wenn eine reaktionsinkompatible Bewegung als irrelevanter Reiz präsentiert wurde (Brass, Bekkering, & Prinz, ŬŪŪū). Das heißt, sogar wenn die HandA. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_7, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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BeobaĖtungslernen

lung der anderen Person irrelevant ist und im aktuellen Aufgabenkontext ignoriert werden kann, sĖeint sie automatisĖ imitiert zu werden. Diese automatisĖe Imitationstendenz wurde auĖ für GesiĖtsbewegungen gezeigt. Personen können eine gesĖriebene Silbe sĖ neller ausspreĖen, wenn sie den Mund einer Person sehen, die dieselbe Silbe anstelle einer anderen Silbe ausspriĖt (Kerzel & Bekkering, ŬŪŪŪ), und Probanden können sĖneller läĖeln oder ärgerliĖ sĖauen, wenn sie eine Person sehen, die denselben GesiĖtsausdruė zeigt (OĴe, Habel, SĖulte-Rüther, Konrad, & KoĖ, ŬŪūū). Diese Befunde legen nahe, dass es zumindest für einfaĖe Verhaltensweisen eine automatisĖe Imitationstendenz gibt, selbst wenn diese Verhaltensweisen irrelevant sind und der BeobaĖter auf andere Reize aĖtet und reagiert. Sogar Neugeborene sind zu einfaĖen Imitationen in der Lage. Meltzoě und Moore (ūųűű) untersuĖten Imitationsverhalten bei Ŭ bis ŭ WoĖen alten Babies. SĖon die Neugeborenen imitierten ErwaĖsene bei einfaĖen Verhaltensweisen wie Mund öěnen, Zunge herausstreėen oder Lippen spitzen. Dieser Befund ist erstaunliĖ, da er voraussetzt, dass Neugeborene über Wissen verfügen, dass eine bestimmte GesiĖtsstellung durĖ Aktivationen der GesiĖtsmuskulatur hergestellt werden kann, ohne dass die Neugeborenen siĖ jemals zuvor im Spiegel gesehen haben. Das heißt, sie selbst konnten niĖt lernen, dass bestimmte Muskelbewegungen zu bestimmten GesiĖtsausdrüėen führen. StaĴdessen legen Befunde zum Imitationsverhalten von Neugeborenen nahe, dass Imitationsverhalten angeboren ist, zumindest wenn es siĖ um einfaĖe Imitation von GesiĖtsausdrüėen handelt. Meltzoě (ŬŪŪů) postuliert, dass Imitation überhaupt erst die Grundlage dafür ist, intentionales Handeln anderer Personen zu verstehen. ZunäĖst lernen Kinder die Beziehung zwisĖen ihren eigenen mentalen Zuständen, Motiven und Zielen und ihrem Verhalten. Dann können sie aus dem Verhalten anderer sĖließen, welĖe mentalen Zustände diesem Verhalten zugrunde liegen, unter der Annahme, dass Personen, die siĖ so wie sie verhalten, auĖ dieselben mentalen Zustände haben. Als neuronale Grundlage für angeborenes Imitationsverhalten werden sogenannte Spiegelneurone im prämotorisĖen Kortex diskutiert (Iacoboni, ŬŪŪů; RizzolaĴi, ŬŪŪů). In Studien mit Einzelzellableitungen bei Aěen wurde gezeigt, dass dieselben Neuronen feuern, wenn eine Handlung ausgeführt wird und wenn eine ähnliĖe Handlung eines anderen Akteurs beobaĖtet wird. Beim MensĖen wurde miĴels funktioneller Bildgebung (funktionelle Magnetresonanztomographie, fMRT) Aktivität in ähnliĖen HirnbereiĖen bei der Ausführung und dem BeobaĖten gleiĖer Handlungen gefunden (z.ȹB. Gazzola, RizzolaĴ i, Wiėer, & Keysers, ŬŪŪű). Dies wird als Evidenz gewertet, dass

BeobaĖtungslernen

75

dieselben Hirnregionen für die Planung eigener und das Verstehen fremder Handlungen zuständig sind. Imitationsverhalten ist auĖ bei Tieren und sogar über versĖiedene Spezies hinweg beobaĖtbar. Beispielsweise beobaĖteten Joly-MasĖeroni, Senju und Shepherd (ŬŪŪŲ), dass Hunde gähnten, wenn sie mensĖliĖes Gähnen beobaĖteten, niĖt aber wenn sie einfaĖe Mundbewegungen beobaĖteten. Diese Autoren vermuten, dass imitierendes Gähnen ein Beleg für die Fähigkeit einer rudimentären Empathie von Hunden ist.

7.2

Gelerntes Imitationsverhalten

Neben angeborenem Imitationsverhalten kann Imitation auĖ gelernt und ansĖließend instrumentell eingesetzt werden. Eine frühe Studie zum BeobaĖtungslernen von Bandura (ūųŰů) lässt vermuten, dass Imitation von komplexeren Verhaltensweisen im zeitliĖ längeren Rahmen niĖt automatisĖ staĴęndet, sondern gelernt wird. Diese Form des Lernens wird oĞ als BeobaĖtungslernen, sozial-kognitives Lernen oder auĖ Lernen am Modell bezeiĖnet. In der Studie von Bandura sĖauten Kinder einen Fernsehęlm an. In dem Film aĴaėierte ein ErwaĖsener eine lebensgroße Puppe, er boxte sie, warf sie zu Boden, sĖlug sie mit einem Holzhammer, besĖimpĞe sie usw. Für das Ende des Films gab es drei versĖiedene Versionen. In der Version, in der das Modell belohnt wird, betrat ein anderer ErwaĖsener den Raum, lobte den Aggressor für sein Verhalten und belohnte ihn mit Süßigkeiten und Limonade. In einer weiteren Version wurde das Modell bestraĞ, d.ȹh. der ErwaĖsene tadelte den Aggressor, bestraĞe ihn durĖ einen Klaps mit einer Zeitung und drohte ihm weitere Strafen an. In der driĴen Version sĖließliĖ haĴe das Verhalten des Modells keine Konsequenzen, d.ȹh. der Film endete, ohne dass ein weiterer ErwaĖsener ersĖien. NaĖdem ein Kind eine dieser drei Filmversionen gesehen haĴe, wurde es in einen Raum mit Spielzeug gebraĖt, unter dem siĖ auĖ die zuvor aĴaėierte Puppe befand. Erfasst wurde, wie häuęg das Kind dieselben aggressiven Verhaltensweisen wie das erwaĖsene Modell gegenüber der Puppe zeigte (siehe Abbildung ű.ū, Phase ū). Kinder ahmten aggressive Verhaltensweisen häuęger naĖ, wenn das Modell belohnt wurde oder keine Konsequenzen erfuhr, als wenn das Modell für das aggressive Verhalten bestraĞ wurde, wobei siĖ Jungen generell häuęger aggressiv verhielten als MädĖen. NaĖ dieser Verhaltenserfassung gab es eine zweite Testphase, in der die Kinder belohnt wurden, wenn sie das aggressive Verhalten des Modells naĖahmten. Nun zeigten Kinder unabhängig von der Filmversion in

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BeobaĖtungslernen

etwa gleiĖ häuęg die aggressiven Verhaltensweisen des Modells. Der UntersĖied zwisĖen MädĖen und Jungen in Bezug auf die Häuęgkeit aggressiven Verhaltens wurde dabei auĖ deutliĖ geringer (siehe Abbildung ű.ū, Phase Ŭ).

Abbildung 7.1: Aggressives Verhalten von Jungen und MädĖen in Abhängigkeit von der Lernbedingung (Daten rekonstruiert naĖ Bandura, 1965). Diese Befunde zeigen ähnliĖ wie beim Lernen ohne Belohnung (siehe Kapitel Ű) den UntersĖied zwisĖen Lernen und Performanz. Alle Kinder haben die aggressiven Verhaltensweisen des Modells gelernt, sie wenden diese aber nur dann an, wenn sie glauben, dass diese Verhaltensweisen verstärkt werden bzw. erleben, dass sie erfolgreiĖ sind.

7.3

Sozial-kognitive Lerntheorie von Bandura

Um BeobaĖtungslernen und Imitationsverhalten zu erklären formulierte Bandura (ūųŰų; ūųűű) eine Theorie, die oĞ als sozial-kognitive Lerntheorie bezeiĖnet wird. Bandura postulierte vier Faktoren, die determinieren, ob ein BeobaĖter das Verhalten eines Anderen imitieren wird: (ū) Aufmerksamkeit, (Ŭ) GedäĖtnis, (ŭ) motorisĖe Reproduktionsfähigkeit und (Ů) Motivation. BeobaĖtungslernen setzt demnaĖ zunäĖst voraus, dass der BeobaĖter das Verhalten des Modells mit genügend Aufmerksamkeit enkodiert. Bandura nennt versĖiedene Variablen, die die Auslenkung der Aufmerksamkeit auf das Verhalten des Modells erleiĖtern, wie beispielsweise Auffälligkeit, Komplexität oder Neuigkeit. Wird das Verhalten zusätzliĖ durĖ Verbalisierung begleitet, erleiĖtert dies die Aufmerksamkeitsauslenkung auf Merkmale des Verhaltens. Zum einen haben zudem auĖ Merkmale des Lerners EinĚuss auf Aufmerksamkeitsprozesse, wie etwa Verfügbarkeit von kognitiver Verarbei-

BeobaĖtungslernen

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tungskapazität oder Lernmotivation. Zum anderen beeinĚussen Merkmale des Modells ebenfalls die Auslenkung der Aufmerksamkeit. Ist das Modell dem Lerner beispielsweise in Bezug auf Alter und GesĖleĖt ähnliĖ, dann erhöht dies die WahrsĖeinliĖkeit, das Modellverhalten zu beaĖten. Ebenso werden Personen mit vermutetem hohen Status eher beaĖtet als solĖe mit niedrigem Status, so dass das Verhalten ersterer wahrsĖeinliĖer imitiert wird. Für die Reproduktion des beobaĖteten Verhaltens sind GedäĖtnisprozesse selbstverständliĖerweise wiĖtig. Beispielsweise wird die GedäĖtnisleistung für das beobaĖtete Verhalten verbessert, wenn die Erinnerung durĖ spraĖliĖe Repräsentationen unterstützt wird. Interessanterweise nahm Bandura eher sparsame, abstrakte Repräsentationen der beobaĖteten Handlung an, anstelle von detaillierten Repräsentationen einzelner Merkmale der Handlungen. Gelerntes Imitationsverhalten ist deshalb keine exakte, detailgetreue Abbildung der beobaĖteten Handlung, sondern eher die Anwendung von abstrakten, instrumentellen Handlungsplänen, die durĖ BeobaĖtung ersĖlossenen wurden. Die Imitation von Verhalten erfordert zusätzliĖ, dass die motorisĖen Prozesse des Verhaltens reproduziert werden können. Hier sind dem BeobaĖtungslernen zuweilen enge Grenzen gesetzt. Beispielsweise kann iĖ jemanden beobaĖten, der mit drei (oder mehr) Bällen jongliert und sogar die abstrakte Repräsentation der notwendigen HandlungssĖriĴe lernen. Trotzdem bin iĖ (zumindest ohne umfangreiĖes Üben) niĖt in der Lage, die Bewegungen selbst erfolgreiĖ auszuführen. Die Fähigkeit zur motorisĖen Reproduktion erfordert also, dass der Lerner über die entspreĖenden motorisĖen Fertigkeiten (siehe Kapitel ūŪ) verfügt, die notwendig sind, um die beobaĖteten Verhaltensweisen durĖzuführen. Das beobaĖtete Verhalten wird sĖließliĖ entspreĖend der Lerntheorie von Bandura niĖt automatisĖ imitiert, sondern nur dann, wenn eine entspreĖende Motivation vorliegt, dieses Verhalten auszuführen. Motivation für ein Verhalten erklärt Bandura durĖ operantes Konditionieren, also durĖ die Erwartung, dass das Verhalten verstärkt wird. Die Imitation des Modells kann dabei auf drei versĖiedene Arten verstärkt werden. Erstens kann zunäĖst das Imitationsverhalten selbst verstärkt werden. Beispielsweise loben ErwaĖsene Kinder, die siĖ ähnliĖ wie sie selbst verhalten. Zweitens können die Konsequenzen des imitierten Verhaltens verstärkend wirken. Ein Kind, das SpreĖverhalten imitiert und „Bonbon“ sagt, wird oĞ unmiĴelbar durĖ entspreĖende Süßigkeiten verstärkt (Bandura & Walters, ūųŰŭ). Und driĴens kann sogenannte stellvertretende Verstärkung (oder auĖ stellvertretende Bestra-

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BeobaĖtungslernen

fung) EinĚuss auf das Imitationsverhalten haben (Bandura, ūųŰų). Wird das Modell für das Verhalten belohnt oder bestraĞ, steigt oder sinkt dadurĖ die unmiĴelbare Häuęgkeit der Imitation. WiĖtig ist jedoĖ, dass Verstärkung für neues Lernen niĖt erforderliĖ ist, sondern dass ledigliĖ die Performanz (also das Imitationsverhalten) von der Verstärkungserwartung abhängt. Selbst wenn BeobaĖter erfahren, dass das Verhalten eines Modells zu negativen Konsequenzen führt, lernen sie dieses Verhalten, wenden es aber nur dann an, wenn sie erwarten, dadurĖ selbst positive Konsequenzen herzustellen. BeobaĖtungslernen kann naĖ Bandura auf drei versĖiedenen Arten Ausdruė im Verhalten ęnden. Erstens wird neues Verhalten durĖ BeobaĖtung gelernt. Zweitens ę ndet durĖ BeobaĖtung eine Hemmung oder Enthemmung von Verhalten staĴ, wenn ein Modell für ähnliĖes Verhalten belohnt oder bestraĞ wird. Und driĴens bewirkt die BeobaĖtung von Verhalten die Bahnung von ähnliĖem Verhalten, d.ȹh. das BeobaĖten des Modellverhaltens ist ein Auslöser dafür, dass ähnliĖes (niĖt dasselbe) Verhalten gezeigt wird.

7.4

Modelllernen problematisĖer Verhaltensweisen

BeobaĖtungslernen bzw. Lernen am Modell dient in klinisĖen Kontexten dazu, die Entstehung von Störungen und problematisĖer Verhaltensweisen zu erklären. Phobien werden vermutliĖ niĖt nur durĖ klassisĖe Konditionierung erworben und durĖ operante Konditionierung aufreĖterhalten (siehe Kapitel ů.ū), sondern auĖ durĖ Modelllernen (RaĖmann, ūųűű). BeobaĖtet ein Kind beispielsweise, dass seine MuĴer beim Anbliė einer Spinne ersĖriėt und panisĖ reagiert, kann dadurĖ beim Kind ähnliĖes Vermeidungsverhalten und Angst entstehen. Weiterhin wird Modelllernen herangezogen, um untersĖiedliĖes SuĖtverhalten wie RauĖen, Alkoholismus oder DrogenmissbrauĖ zu erklären. Ein immer wieder stark diskutiertes Beispiel für Modelllernen ist die Übernahme aggressiven Verhaltens aufgrund von Gewalt in Medien. Beispielsweise wurde naĖ den Amokläufen in den letzten Jahren immer wieder diskutiert, welĖe Computerspiele der Amokläufer gespielt haĴe und welĖe Filme er gesehen haĴe, um RüėsĖlüsse über die Motivation des Täters zu erfahren. Aus experimentalpsyĖologisĖer SiĖt ist es extrem sĖwierig festzustellen, ob Gewalt in den Medien ursäĖliĖ für aggressives, gewalttätiges Verhalten ist. Korrelationsstudien belegen, dass es einen empirisĖen Zusammenhang zwisĖen Fernsehkonsum oder Computerspielen mit Gewalthandlungen und aggressivem Verhalten des Konsumenten gibt (Huesmann & Taylor, ŬŪŪŰ). SolĖe

BeobaĖtungslernen

79

Korrelationsstudien können jedoĖ ledigliĖ den Zusammenhang zwisĖen zwei Variablen besĖreiben, niĖt aber UrsaĖe und Wirkung beider Variablen bestimmen. Es ist durĖaus denkbar, dass häuęger Fernsehkonsum mit gewalttätigen Inhalten zu aggressivem Verhalten führt, also ursäĖliĖ für aggressives Verhalten ist. Andererseits ist es jedoĖ auĖ denkbar, dass Personen, die aus anderen Gründen bereits zu aggressivem Verhalten neigen, eher Filme mit gewalttätigen Inhalten ansĖauen und Computerspiele mit Gewalthandlungen spielen, d.ȹh. es ist denkbar, dass aggressives Verhalten ursäĖliĖ für Medienkonsum mit gewalttätigen Inhalten ist. UrsaĖe-Wirkungs-Beziehungen könnten in Experimenten naĖgewiesen werden. Das Experiment von Bandura (ūųŰů) zeigt, dass kurzzeitiger Fernsehkonsum von Filmen mit aggressiven Verhaltensweisen dazu führt, dass Kinder dieses Verhalten naĖahmen. Langfristige UntersuĖungen, in denen Kinder über Jahre hinweg mehrere Stunden tägliĖ mit Filmen und Computerspielen mit gewalttätigen Inhalten konfrontiert werden, sind aus ethisĖen Gründen jedoĖ unzulässig und aus Gründen der MaĖbarkeit kaum durĖ führbar. MiĴlerweile gibt es jedoĖ LängssĖ niĴstudien, die über Jahre hinweg bei denselben VersuĖsteilnehmern Medienkonsum mit gewalttätigen Inhalten und aggressives Verhalten untersuĖen. Diese Studien weisen darauf hin, dass Medienkonsum mit gewalttätigen Inhalten tatsäĖliĖ ursäĖliĖ für aggressives Verhalten ist, da der Konsum an frühen Messzeitpunkten aggressives Verhalten an späteren Messzeitpunkten (oĞ naĖ mehreren Jahren) vorhersagt (z.ȹB. Johnson, Cohen, Smailes, Kasen, & Brook, ŬŪŪŬ). Eine eindimensionale Erklärung, dass Medienkonsum die alleinige UrsaĖe für gewalttätiges Verhalten oder sogar für Amokläufe sei, ist aber deęnitiv zu einseitig. Neben EinĚüssen von Medien spielen weitere Faktoren wie PersönliĖkeitsvariablen und soziale EinĚussfaktoren eine wiĖtige Rolle (siehe z.ȹB. Anderson & Bushman, ŬŪŪŬ, für ein detailiertes Modell). AuĖ autoaggressives Verhalten, in der extremsten Form Suizid, wird im Kontext von NaĖahmung und Modelllernen diskutiert. SĖon im ūŲ. Jahrhundert wurde naĖ der VeröěentliĖung von Goethes „Die Leiden des jungen Werthers“ vermehrt Suizide beobaĖtet, die ÄhnliĖkeiten mit dem im BuĖ besĖriebenen Selbstmord haĴen. So trugen beispielsweise die Personen dieselbe Kleidung beim Suizid wie die Romanęgur. Heute wird der Begriě Werther-Eěekt verwendet, um die NaĖahmung von Suiziden zu bezeiĖ nen, die durĖ MedienberiĖte induziert wurden (Phillips, ūųűŮ). Phillips (ūųűŮ) analysierte die Suizidrate in den USA und stellte fest, dass diese jeweils signiękant anstieg, naĖdem eine bekannte PersönliĖkeit Suizid begangen haĴe und darüber in den Medien stark beriĖtet wurde. Je

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BeobaĖtungslernen

prominenter der Verstorbene war, desto stärker stieg die Selbstmordrate an; beispielsweise war der Anstieg am höĖsten naĖ dem Suizid von Marilyn Monroe. In DeutsĖland untersuĖten SĖmidke und Häfner (ūųŲŰ) den Anstieg von Suiziden naĖ der Ausstrahlung der seĖsteiligen Fernsehserie „Tod eines SĖülers“. Zu Beginn jeder Serie sah man, wie siĖ die Hauptęgur, ein ūų-jähriger SĖüler vor einen Zug warf. Während des Sendezeitraums der Serie nahmen die Eisenbahnsuizide massiv zu, und auĖ als die Serie später erneut ausgestrahlt wurde, stieg die Suizidrate erneut massiv an. Zur Erklärung des Werther-Eěektes wird die sozial-kognitive Lerntheorie von Bandura herangezogen. SĖmidke und Häfner bemerkten, dass der Anstieg der Suizidrate siĖ besonders bei Personengruppen zeigte, die der Hauptęgur der Fernsehserie ähnliĖ waren, also bei ūŮ- bis ūų-jährigen männliĖen SĖülern. Während zunäĖst oĞ angenommen wurde, dass MedienberiĖte ledigliĖ Auslöser für Suizide sind, die sowieso sĖon länger von den Betroěenen geplant wurden, geht man nun davon aus, dass MedienberiĖte tatsäĖliĖ Suizide anregen (Ziegler & Hegerl, ŬŪŪŬ). Bei ledigliĖ vorgezogenen Suiziden sollte die Rate im AnsĖluss an ein Medienereignis und vermehrten Suiziden unter die Normalrate absinken. Ein solĖes Absinken unter die normale Suizidrate wurde jedoĖ niĖt beobaĖtet. NaĖahmung von Suiziden aufgrund von MedienberiĖten betreěen oĞ auĖ Orte für Suizide (z.ȹB. Brüėen) und Methoden für den Suizid. Um NaĖahmungstaten zu verhindern, wird nun bei einem Suizid niĖt mehr über Details und mögliĖe UrsaĖen beriĖtet (Ziegler & Hegerl, ŬŪŪŬ).

7.5

Zusammenfassung

BeobaĖtungslernen und angeborene Imitation sind sehr bedeutsame LernmeĖanismen, da sie automatisĖ und ohne Lernintention ständig ablaufen. Beim BeobaĖtungslernen entsĖeidet Motivation und Anreiz darüber, ob das durĖ BeobaĖtung gelernte Verhalten tatsäĖliĖ auĖ umgesetzt wird und so das Verhalten des Lerners beeinĚusst. Die sozial-kognitive Lerntheorie Banduras besĖreibt Faktoren, die Lernen und NaĖahmungsverhalten fördern. Aufmerksamkeit, GedäĖtnis, motorisĖe Reproduktionsfähigkeit und Motivation entsĖeiden darüber, ob beobaĖtetes Verhalten gelernt und naĖgeahmt wird. In klinisĖen Kontexten wird Banduras Lerntheorie verwendet, um problematisĖes Verhalten zu erklären. Medienkonsum wird als Prädiktor für aggressives und suizidales Verhalten diskutiert. Deshalb wird nun von

BeobaĖtungslernen

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den Medien verantwortungsbewusste BeriĖterstaĴ ung z.ȹB. naĖ Amokläufen und Suiziden bekannter PersönliĖkeiten gefordert. Weiterführende Literatur Bandura, A. (ūųűű). Social Learning Theory. New York: General Learning Press.

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Unbewusstes (implizites) Lernen

In Konditionierungsstudien zum assoziativen Lernen ist die Frage, ob die Lernprozesse unbewusst sind, davon abhängig, ob es siĖ um Lernen beim Tier oder beim MensĖen handelt. Beim Tier ist die Frage meist gar niĖt sinnvoll zu stellen, aber beim mensĖ liĖen Lernen ist die Frage durĖaus bereĖtigt. Sind siĖ MensĖen stets der verhaltensrelevanten Kontingenzen zwisĖen den Ereignissen in ihrer Umwelt in einer Weise bewusst, dass sie diese Kontingenzen auĖ verbalisieren könntenȺ? Während eine intuitive Antwort hierauf vermutliĖ „nein“ lautet, wird diese Frage aber in der ForsĖung sehr kontrovers diskutiert (z.ȹB. Brewer, ūųűŮ). In einem Überbliėsaufsatz zum unbewussten Lernen argumentieren Shanks und St. John (ūųųŮ), dass Konditionierung beim MensĖen stets mit bewusster EinsiĖt in die relevanten Kontingenzen (z.ȹB. zwisĖen CS und US) einhergeht. Allerdings legt z.ȹB. die ForsĖung zum evaluativen Konditionieren (siehe Kapitel Ŭ) nahe, dass aěektive Einstellungen durĖ assoziative Prozesse weitgehend unbewusst veränderbar sind (z.ȹB. Field, ŬŪŪŪ; Hofmann et al., ŬŪūŪ; vgl. Shanks, ŬŪūŪ, für eine aktuelle, kritisĖe ÜbersiĖt). TypisĖe experimentelle UntersuĖungsparadigmen zum assoziativen Lernen haben allerdings zumindest formal eine reĖt übersĖaubare Komplexität. Zum Beispiel geht es beim klassisĖen Konditionieren um das Erlernen der Kontingenz zwisĖen CS und US (Rescorla, ūųŲŲ). In ihrem Alltag lernen MensĖen aber auĖ regelhaĞe Zusammenhänge, deren Komplexität weit über die bisherigen Beispiele hinausgeht. Kinder lernen beispielsweise beim SpraĖerwerb überaus komplexe syntaktisĖe Relationen in Wortfolgen. Dabei werden Regeln gelernt und erfolgreiĖ angewandt, die nur sĖwer verbalisierbar sind. In solĖen Situationen spriĖt man auĖ vom impliziten Lernen. In diesem Kapitel besĖreiben wir die wiĖtigsten ForsĖungsansätze zum impliziten Lernen. ZunäĖst werden exemplarisĖ einige typisĖe experimentelle Paradigmen dargestellt. Auf dieser Basis werden wir diskutieren, welĖe Kontingenzen beim impliziten Lernen gelernt werden. SĖließliĖ werden wir A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_8, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Unbewusstes (implizites) Lernen

die Frage kritisĖ reĚektieren, ob implizites Lernen wirkliĖ unbewusst ist und welĖe methodologisĖen Probleme bei der Antwort auf diese Frage zu bewältigen sind.

8.1

Deę nition des impliziten Lernens

In tierexperimentellen Studien kann man die Probanden niĖt direkt naĖ den relevanten Kontingenzen fragen, sondern ersĖließt den Lernprozess indirekt aus dem beobaĖtbaren Verhalten. Während indirekte Verhaltensmaße beim MensĖen selbstverständliĖ problemlos angewendet werden können, ist es hier zusätzliĖ auĖ mögliĖ, direkte Lernmaße zu erheben, indem die Probanden gebeten werden, die relevanten Kontingenzen verbal zu besĖreiben. Vom impliziten Lernen spriĖt man, wenn siĖ das Lernen im Verhalten indirekt naĖweisen lässt, aber die Probanden in direkten Lernmaßen kein verbalisierbares Wissen produzieren können. SolĖe Dissoziationen zwisĖen indirekten und direkten Lernmaßen wurden in einer Reihe von experimentellen Paradigmen beriĖtet, die wir in Kapitel Ų.Ŭ besĖreiben. Die Paradigmen zum impliziten Lernen bilden dabei zumeist Lernsituationen ab, in denen MensĖen sĖeinbar beiläuęg und mehr intuitiv lernen und siĖ des Lernens kaum bewusst sind (für ÜbersiĖten vgl. z.ȹB. Dienes & Berry, ūųųű; Hoěmann, ūųųŭa; Perrig, ūųųŰ; Shanks & St. John, ūųųŮ; Shanks, ŬŪŪů; sowie die Aufsätze in dem von Stadler & FrensĖ, ūųųŲ, herausgegebenen Handbook of implicit learning). Dienes und Berry (ūųųű) deęnieren implizites Lernen als Lernen in Situationen, in denen die Person Strukturen einer relativ komplexen Reizumgebung lernt, ohne dies zu beabsiĖtigen, und ohne dass das resultierende Wissen verbalisierbar ist. Dieses implizite Lernen wird vom expliziten Lernen untersĖieden, wie es z.ȹB. in der SĖule staĴęndet, wo SĖüler instruiert sind, Zusammenhänge intentional, z.ȹB. durĖ Hypothesentesten, zu erwerben, damit sie später bei einer Prüfung verbalisierbar sind. Bevor wir nun zu den experimentellen Paradigmen kommen, ist es wiĖtig, zunäĖst die Terminologie zu klären. Der Begriě beiläuęg (oder inzidentell) ist das Gegenstüė zu intentional und bezieht siĖ darauf, ob der Lerner in der Lernphase instruiert wird, dass es überhaupt etwas zu lernen gibt. Demgegenüber bezieht siĖ die UntersĖeidung von indirekten und direkten Lernmaßen auf die Testphase, in der das erworbene Wissen erfasst wird. Indirekte Lernmaße (z.ȹB. ReaktionszeitmessungȺ/ȺRT-Messung; reaction time, RT) nehmen dabei keinen Bezug auf eine frühere Lernepisode, sondern erfassen die Verhaltenswirkung des Lernens,

Unbewusstes (implizites) Lernen

85

während direkte Lernmaße (z.ȹB. freier Abruf im Interview oder Wiedererkennensleistung) typisĖerweise beinhalten, dass die Probanden die Inhalte des Lernens unter Bezug auf die vorherige Lernepisode verbalisieren bzw. wiedergeben. Im Gegensatz zu diesen beiden UntersĖeidungen, die eindeutig operational deęniert sind, bezieht man siĖ mit der bewusst-unbewusst UntersĖeidung auf den Lernprozess selbst sowie darauf, ob das Ergebnis des Lernprozesses introspektiv (d.ȹh. dem Bewusstsein) verfügbar ist. Dies ist, wie wir sehen werden, die zentrale und empirisĖ kontroverse Frage in der ForsĖung zum impliziten Lernen.

8.2

Experimentelle Paradigmen zur UntersuĖung impliziten Lernens

Implizites Lernen künstlicher Grammatiken. Das Lernen der natürliĖen SpraĖe ist ein Beispiel für implizites Lernen. Allerdings gibt es hier keine experimentelle Kontrolle über die Lernsituation. Deswegen bietet es siĖ für die experimentelle UntersuĖung der zugrunde liegenden Lernprozesse an, weniger komplexe, künstliĖe Grammatiken zu verwenden. In typisĖen Studien zum Grammatiklernen werden Probanden in einer Lernphase aufgefordert, BuĖstabenfolgen auswendig zu lernen. Diese Folgen werden auf der Basis einer Grammatik (Finite-State Grammatik, vgl. z.ȹB. Reber, ūųŲų) erzeugt, die festlegt, welĖe BuĖstabenfolgen mögliĖ sind, um „Worte“ zu bilden. Die Probanden werden vor der Lernphase aber niĖt informiert, dass es ein solĖes Regelsystem gibt. NaĖ der Lernphase wird den Probanden mitgeteilt, dass es grammatisĖe Regeln gab, die sie nun in der Testphase anwenden sollen, um neue BuĖstabenfolgen danaĖ zu klassięzieren, ob sie diesen Regeln entspreĖen oder niĖt. In einer Studie von Reber (ūųŰű) klassięzierten die Probanden Űųȹ% der Folgen korrekt (zufälliges Klassięzieren würde nur zu ůŪȹ% korrekter Klassiękationen führen). In einer ansĖließenden Befragung (direktes Verbalmaß des Lernens) waren die Probanden aber niĖt in der Lage, die Regeln der Grammatik zu spezięzieren, sondern gaben häuęg an, siĖ auf ihre Intuition verlassen zu haben. Reber (ūųŲų) sĖlussfolgerte daraus, dass das implizite Grammatiklernen darin besteht, unbewusst komplexe Regeln aus der Reizumgebung zu abstrahieren (vgl. PerruĖet & Pacton, ŬŪŪŰ, für eine kritisĖe Diskussion). Implizites Lernen versteckter Kovariationen. Ein anderes Paradigma zum impliziten Lernen ist das Lernen versteėter Kovariationen. Zum Beispiel zeigte Lewiėi (ūųŲŰ) seinen Probanden in einer Lernphase Fotograęen von Personen, die entweder als freundliĖ oder als intelligent bezeiĖnet wurden. Dabei

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Unbewusstes (implizites) Lernen

haĴen alle freundliĖen Personen kürzere Haare als die intelligenten Personen (diese Kovariation wurde über die Probanden hinweg ausbalanciert, d.ȹh. sie war für manĖe Probanden genau umgekehrt). In der Testphase bekamen die Probanden nun Fotos von neuen Personen gezeigt und mussten entsĖeiden, ob es siĖ um eine freundliĖe oder intelligente Person handelt. Hier stimmten die Urteile der Probanden überzufällig häuęg mit der vorherigen Merkmalskovariation überein (indirektes Maß des Lernens), während die Probanden in einem späteren Interview (direktes Verbalmaß des Lernens) ihr Urteil über die Intelligenz von Personen niĖt mit der Haarlänge begründet haĴen, d.ȹh. siĖ des Zusammenhangs oěenkundig niĖt bewusst waren. SolĖe Dissoziationen zwisĖen indirekten und direkten Lernmaßen wurden auĖ für weitere, ähnliĖe Kovariationslernsituationen beriĖtet (einen Überbliė gibt z.ȹB. Lewiėi, Hill & Czyzewska, ūųųŬ). Implizites Lernen der Steuerung komplexer Systeme. Berry und Broadbent (ūųŲŮ, ūųŲŲ) haben eine Aufgabe entwiėelt, in der Probanden die Produktionsmenge einer ęktiven Zuėerfabrik steuern sollten. Die Probanden sollten dabei als Manager die Zuėerproduktion auf einem bestimmten Niveau halten, indem sie die Anzahl der Fabrikarbeiter festlegten. Sobald diese Anzahl eingegeben wird, bekommt der Proband die resultierende Produktionsmenge als Feedbaė. Im näĖsten DurĖgang muss dann die Arbeiteranzahl erneut adjustiert werden usw. In dieser komplexen Steuerungsaufgabe war der Zusammenhang zwisĖen Arbeiteranzahl und Produktionsmenge niĖt deterministisĖ, sondern durĖ eine GleiĖung mit einer Zufallskomponente bestimmt. Es zeigte siĖ, dass einige Probanden das Produktionsniveau zunehmend besser einhalten konnten (indirektes Verhaltensmaß des Lernens), aber dennoĖ in späteren Interviews (direktes Lernmaß) niĖt in der Lage waren, den Zusammenhang zwisĖen Arbeitermenge und Zuėerproduktion zu verbalisieren. VergleiĖbare Befunde wurden auĖ für andere, ähnliĖe Aufgaben beriĖtet (vgl. Dienes & Berry, ūųųű). Implizites Sequenzlernen. Das implizite Sequenzlernen wurde durĖ eine Studie von Nissen und Bullemer (ūųŲű) zu einem Standardparadigma der ForsĖung zum impliziten Lernen. Diese Autoren verwendeten eine serielle Reaktionszeit-Aufgabe (RT-Aufgabe), bei der als Reize SternĖen einzeln an einer von vier horizontal angeordneten BildsĖirmpositionen dargeboten wurden. Die Probanden reagierten auf die Reize jeweils so sĖnell wie mögliĖ durĖ Drüėen von räumliĖ kompatiblen Reaktionstasten. Die Reaktion löst naĖ kurzer Zeit (z.ȹB. ůŪŪ ms) die Darbietung des näĖsten Reizes aus, auf den dann wieder reagiert werden soll, usw. Experimentell variiert wurde die Sequenz der Reize (und damit auĖ der Reaktionen). Die Reize wurden in der

Unbewusstes (implizites) Lernen

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Lernphase in einer festen Abfolge zyklisĖ wiederholt dargeboten (ŮŬŭūŭŬŮŭŬū; die Ziěern bezeiĖnen hier die BildsĖirmpositionen von links naĖ reĖts). In der Testphase wurden die Reize aber in zufälliger Folge dargeboten, so dass ein negativer Transfereěekt (d.ȹh. das Ansteigen der RT) von der Lernphase zur Testphase als indirektes Lernmaß konstruiert werden konnte; und tatsäĖliĖ führte die feste Sequenz im VergleiĖ zu Zufallsfolgen zu deutliĖ niedrigeren RTs. In einer NaĖbefragung zeigte siĖ, dass einige Probanden keine RegelhaĞigkeit in der Folge bemerkt haĴen (d.ȹh. als unbewusste Lerner klassięziert werden konnten), aber auĖ diese Probanden zeigten sequenzspezięsĖe RTEěekte. Abbildung Ų.ū zeigt idealtypisĖe Daten zum impliziten Lernen in seriellen RT-Aufgaben (für eine ÜbersiĖt vgl. BuĖner & FrensĖ, ŬŪŪŪ). Das Paradigma des impliziten Sequenzlernens liegt miĴlerweile in zahlreiĖen Varianten vor (für eine aktuelle ÜbersiĖt vgl. z.ȹB. Abrahamse, Jiménez, Verwey & Clegg, ŬŪūŪ).

Abbildung 8.1: IdealtypisĖe Daten eines Sequenzlernexperiments mit serieller RT-Aufgabe. In Bloė 9 wird eine Zufallsfolge dargeboten. Bei dem WeĖsel von der Trainingssequenz zur Zufallssequenz steigen die RT auĖ bei solĖen Probanden an, die in einer NaĖbefragung angeben, keine Sequenz bemerkt zu haben (unbewusste Lerner; Daten naĖ Hoě mann & KoĖ, 1997).

8.3

Was wird beim impliziten Lernen gelerntȺ?

Eine wiĖtige Frage ist, was genau beim impliziten Lernen gelernt wird. Etwas teĖnisĖer formuliert: WelĖe Kontingenzen liegen der Verhaltensänderung aufgrund von implizitem Lernen zugrunde (für eine ÜbersiĖt vgl. Hoě-

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Unbewusstes (implizites) Lernen

mann & KoĖ, ūųųŲ). Beim impliziten Kovariationslernen geht es um das Lernen von Kontingenzen zwisĖen zwei Reizmerkmalen. Zum Beispiel könnte in Lewiėis Studie (ūųŲŰ) die Haarlänge als eine Art CS betraĖtet werden, der die Kategorienzugehörigkeit der betreěenden Fotograęe (z.ȹB. freundliĖe Person) vorhersagt. Beim impliziten Grammatiklernen beziehen siĖ die Kontingenzen niĖt nur auf zwei Reizmerkmale (BuĖstaben), sondern auf ganze BuĖstabenkeĴen untersĖiedliĖer Länge. Weil diese Kontingenzen durĖ die Finite-State Grammatik probabilistisĖ erzeugt werden, wird vermutet, dass diese (S-S) Kontingenzen in Form von abstrakten Regeln repräsentiert sind (z.ȹB. Reber, ūųŲų). Demgegenüber geht es beim impliziten Lernen der Steuerung komplexer Systeme eher wie beim operanten Konditionieren um das Lernen von Kontingenzen zwisĖen Handlungen und ihren Eěekten, die von vorangegangenen Systemzuständen spezięziert werden. In diesen drei Paradigmen werden Kontingenzen zwisĖen Ereignissen oder Reizmerkmalen gelernt, die dann auf neue Situationen oder Reize regelhaĞ übertragen werden müssen. Die Art der Elemente, zwisĖen denen Kontingenzen existieren können, ist relativ klar. Eine kritisĖe ForsĖungsfrage besteht in diesen Paradigmen deswegen vor allem darin, was es eigentliĖ bedeutet, einer Regel zu folgen. Beim impliziten Grammatiklernen gibt es etwa die Hypothese, dass die Lerneěekte auf dem Erinnern einzelner konkreter Exemplare aus der Lernphase (oder Fragmenten solĖer Exemplare) beruhen, die dann auf ihre ÄhnliĖkeit mit den neuen Testexemplaren vergliĖen werden (z.ȹB. ob zwei unmiĴelbare BuĖstabenwiederholungen vorkommen können). Die Klassiękation würde dann auf einem ÄhnliĖ keitsurteil basieren und niĖt auf der Anwendung einer abstrakten Regel (vgl. PerruĖet & Pacton, ŬŪŪŰ; Shanks & St. John, ūųųŮ). Im VergleiĖ dazu ist für das implizite Sequenzlernen weniger klar, welĖe Kontingenzen dem Lernen zugrundeliegen. S-R Kontingenzen kommen hier niĖt in Frage, weil siĖ diese ja in strukturierten und zufälligen Folgen niĖt untersĖeiden. Eine MögliĖkeit ist, dass ähnliĖ wie beim impliziten Grammatiklernen die Sequenz der Reize gelernt wird, d.ȹh. Kontingenzen in der Abfolge der Reize (S-S bzw. perzeptuelles Lernen). Allerdings werden serielle RT-Aufgaben vor allem in der neuropsyĖologisĖen ForsĖung häuęg als Methode zur UntersuĖung des motorisĖen Lernens (R-R Lernen) verwendet (Robertson, ŬŪŪű). Dies ist kein WiderspruĖ, weil die Reaktionen den Reizen normalerweise eindeutig zugeordnet sind, so dass beide Folgen identisĖ strukturiert sind (siehe auĖ GosĖke, ūųųŲ; Hoěmann & KoĖ, ūųųŲ). TatsäĖliĖ konnte eine Studie von KoĖ und Hoěmann (ŬŪŪŪ) zeigen, dass perzeptuelles und motorisĖes Lernen keine einander aussĖließenden Optionen sind.

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Die Autoren variierten systematisĖ das Vorhandensein von räumliĖen Mustern in der Reizfolge (räumliĖe Positionsreize vs. niĖt-räumliĖe symbolisĖe Reize) und in der Reaktionsfolge (räumliĖ kodierbare manuelle Reaktionen vs. niĖt-räumliĖe vokale Reaktionen). Die Wirkung einer experimentellen Variation der Muster war dabei stets vor allem in den räumliĖ determinierten Folgen wirksam, unabhängig davon, ob dies die Reiz- oder die Reaktionsfolge war. EntspreĖend kann implizites Sequenzlernen durĖaus rein perzeptuell sein, aber meistens liegen Bedingungen vor, in denen das Lernen vermutliĖ primär auf der Reaktionsfolge basiert, weil räumliĖe motorisĖe Sequenzen (z.ȹB. manuelle Tastendruėreaktionen) verwendet werden. Hier ist es eine interessante ForsĖungsfrage, ob implizites Lernen dann eěektorspezięsĖ ist oder auf abstrakteren räumliĖen Repräsentationen beruht, die auĖ auf andere Eěektoren übertragen werden können (Abrahamse et al., ŬŪūŪ). Zusammengenommen sind beim impliziten Sequenzlernen situationsspezięsĖ sowohl S-S als auĖ R-R Kontingenzen wirksam, wobei siĖ diese Alternativen niĖt weĖselseitig aussĖließen. Allerdings könnte es in diesem sĖeinbar so verführerisĖ simplen experimentellen Paradigma (siehe Robertson, ŬŪŪű) noĖ eine weitere Alternative geben, die darin liegt, dass es häuęg auĖ systematisĖe Beziehungen zwisĖen Handlungen und resultierenden Situationsveränderungen gibt, so dass auĖ R-S Lernen mögliĖerweise am Sequenzlernen beteiligt ist (Hoěmann, Sebald, & Stöėer, ŬŪŪū; Zießler & NaĴkemper, ŬŪŪū). SĖließliĖ wurde auĖ demonstriert, dass abstrakte Sequenzen von kognitiven Aufgaben (z.ȹB. entweder auf die Farbe, die Form oder die Größe eines Reizes zu reagieren) gelernt werden (z.ȹB. KoĖ, ŬŪŪū), selbst wenn die Sequenz der Reize und der Reaktionen zufällig ist (vgl. Abrahamse et al., ŬŪūŪ, für eine aktuelle ÜbersiĖt). Sequenzlernen sĖeint demnaĖ auf sehr Ěexiblen MeĖanismen zu beruhen, die Kontingenzen zwisĖen den untersĖ iedliĖsten Ereignissen verarbeiten können (vgl. auĖ Keele, Ivry, Mayr, Hazeltine, & Heuer, ŬŪŪŭ).

8.4

Wie unbewusst ist das implizite LernenȺ?

Die Annahme, dass implizites Lernen unbewusst ist, wird normalerweise aus einer Dissoziation zwisĖen indirekten und direkten Tests des Lernens abgeleitet. Das heißt, dass siĖ erworbenes Wissen im Verhalten messbar niedersĖlägt (indirekter Test), aber niĖt zu verbalisierbarem, bewussten Wissen führt (direkter Test). Allerdings haben Shanks und St. John (ūųųŮ) darauf aufmerksam gemaĖt, dass solĖe empirisĖ beobaĖtbaren Dissoziationen meis-

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tens keine klare theoretisĖe SĖlussfolgerung über den Bewusstheitsstatus des Lernens zulassen. Sie argumentieren, dass dafür zwei Kriterien erfüllt sein müssten: (ū) das Sensitivitätskriterium und (Ŭ) das Informationskriterium. Gemäß dem Sensitivitätskriterium müssen direkte Tests genauso sensitiv (d.ȹh. messgenau) sein wie indirekte Tests. Wenn dies niĖt der Fall ist, z.ȹB. wenn der direkte Test nur auf einem freien Interview basiert, das mögliĖerweise nur eine ungenaue Abbildung des erworbenen bewussten Wissens zulässt, während der indirekte Tests z.ȹB. beim Sequenzlernen auf millisekundengenauer Leistungsmessung beruht, dann muss es fast zwangsläuęg zu Fehlklassiękationen von Lernern in die unbewusste Gruppe kommen, obwohl sie eigentliĖ zumindest fragmentarisĖes bewusstes Wissen haben. EntspreĖend wäre dann die Messung des unbewussten Lernens dadurĖ „kontaminiert“, dass in dieser Gruppe auĖ die Lerneěekte von einigen bewussten Lernern eingereĖ net werden. Die empirisĖen Probleme, die das Sensitivitätskriterium aufwirĞ, haben dazu geführt, dass immer bessere (d.ȹh. sensitivere) direkte Testverfahren entwiėelt worden sind. Zum Beispiel ist es mögliĖ, Varianten von Wiedererkennenstests (z.ȹB. Wiedererkennen von Sequenzfragmenten) zu entwiėeln, die deutliĖ sensitiver als freie Interviews sind, weil sie auĖ bewusstes Wissen aufdeėen können, über das die Probanden subjektiv unsiĖer sind und es bei freien Abruftests mögliĖerweise versĖweigen (Dienes & Berry, ūųųű). Hier hat die methodologisĖe Kritik zu einem deutliĖen FortsĖriĴ in der Messmethodologie geführt (z.ȹB. die Prozess-Dissoziations-Prozedur, siehe Destrebecqz & Cleeremans, ŬŪŪū), wobei die theoretisĖ relevante Frage bestehen bleibt, wie man die Sensitivität von direkten und indirekten Tests tatsäĖliĖ unmiĴelbar miteinander vergleiĖen kann. Das zweite Kriterium ist das Informationskriterium. DemnaĖ müssen direkte Tests des bewussten Wissens auf genau diejenige Information abzielen, die den Lerneěekten im indirekten Test tatsäĖliĖ zugrunde gelegen hat. Zum Beispiel haben Shanks, Green und Kolodny (ūųųŮ) angemerkt, dass die vier Reize in der strukturierten ūŪ-Elemente Sequenz in der Sequenzlernstudie von Nissen und Bullemer (ūųŲű) zwangsläuęg eine ungleiĖe Häuęgkeit haben, so dass ein VergleiĖ mit der Leistung in einer zufälligen Folge (d.ȹh. GleiĖverteilung aller Reize) niĖt nur das Lernen von Sequenzinformation, sondern auĖ von purer Häuęgkeitsinformation erfasst. Die Autoren führten deshalb eine Studie durĖ, in der die Häuęgkeitsinformation der Zufallsfolge genau derjenigen der festen Folge entspraĖ, und nun konnten sie keine Dissoziation mehr zwisĖen indirekten und direkten Tests ęnden, so dass implizites Lernen auf Häuęgkeitsinformation zu basieren sĖien, naĖ der im direkten Test aber gar niĖt gefragt wurde. Dieser Befund legt nahe, dass die Erfüllung

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des Informationskriteriums eine präzise Analyse der in der Lernsituation vorhandenen Kontingenzen erfordert (vgl. auĖ Hoě mann & KoĖ, ūųųŲ). Das heißt, es kommt niĖt nur darauf an, dass direkte Tests zumindest theoretisĖ genauso sensitiv wie indirekte Tests sein müssen, sondern es ist auĖ wiĖtig, dass diese Tests auĖ auf das Lernen der genau gleiĖen Information abzielen. Auf der Grundlage dieser zwei Kriterien kommen Shanks und St. John (ūųųŮ) naĖ ÜbersiĖt der Befundlage insgesamt zu einer vorsiĖtig-skeptisĖen Auffassung vom unbewussten Lernen, die von vielen Autoren geteilt wird (z.ȹB. Cleeremans et al, ūųųŲ; Dienes & Berry, ūųųű). Wir haben die methodologisĖen Probleme bei der Interpretation von Dissoziationen zwisĖen direkten und indirekten Tests am Beispiel des impliziten Sequenzlernens veransĖauliĖt, aber diese Kritikpunkte gelten auĖ für die anderen experimentellen Paradigmen des impliziten Lernens (Shanks, ŬŪŪů). Zum Beispiel wurde auĖ in Bezug auf das implizite Kovariationslernen (z.ȹB. Lewiėi et al., ūųųŬ) kritisiert, dass die direkten Tests (NaĖbefragungen) niĖt sensitiv genug waren, und überdies konnten wesentliĖe Befunde empirisĖ niĖt repliziert werden (Hendriėx, De Houwer, Bayens, Eelen & van Avermaet, ūųųű). Vor diesem Hintergrund sĖeint derzeit insgesamt eine zurüė haltende Bewertung hinsiĖtliĖ unbewussten Lernens in diesen Paradigmen ratsam.

8.5

NeuropsyĖologisĖe Basis des impliziten Lernens

In einer Reihe von Studien zum impliziten Sequenzlernen zeigte siĖ, dass amnestisĖe Patienten mit ausgeprägter GedäĖtnissĖwäĖe nahezu normale RT-Lerneěekte zeigen, aber im VergleiĖ zu Kontrollgruppen in direkten Lerntests deutliĖ weniger Wissen über die oěensiĖtliĖ gelernte Sequenz erinnern konnten (z.ȹB. Curran, ūųųŲ; Keele et al., ŬŪŪŭ, für ÜbersiĖten). AmnestisĖe GedäĖtnisstörungen sind vor allem mit SĖädigungen von Strukturen des medialen SĖläfenlappens sowie des Hippokampus korreliert. Diese Hirnstrukturen sĖeinen normalerweise am expliziten Lernen beteiligt zu sein, so dass die gefundenen Dissoziationen dafür spreĖen, dass beim impliziten Lernen neuroanatomisĖ distinkte Hirnstrukturen beteiligt sind, die niĖt zwangsläuęg mit expliziten Erinnerungen einhergehen. Diese Interpretation wird auĖ gestützt durĖ Befunde an Patienten, bei denen weniger das explizite, sondern vorwiegend das implizite Lernen beeinträĖtigt ist. SolĖe Patienten leiden an neurologisĖen Erkrankungen (z.ȹB. Morbus Parkinson und Chorea Huntington), die zu umsĖriebenen SĖädigungen von subkortikalen Hirnstrukturen (vor allem den Basalganglien) führen, die an der Steuerung

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Unbewusstes (implizites) Lernen

von Willkürbewegungen beteiligt sind. Patienten mit solĖen Erkrankungen haben häuęg messbare Deęzite im RT-Lernmaß (vgl. Curran, ūųųŲ). Neben neuropsyĖologisĖen Befunden aus Patientenstudien können die beim Lernen beteiligten Hirnstrukturen auĖ an gesunden Probanden mit modernen bildgebenden Verfahren untersuĖt werden, wie etwa mit Positronenemissionstomographie (PET) oder mit funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT). Allgemein legen solĖe Studien nahe, dass Lernen verstärkt neuronale Aktivierung in denjenigen Hirnarealen erzeugt, die an der Bewegungssteuerung und -ausführung beteiligt sind und verweisen auf die Bedeutung zusätzliĖer distinkter Areale, die vor allem bei Bewusstheit des Lernens aktiviert sind (Keele et al., ŬŪŪŭ; Robertson, ŬŪŪű, für ÜbersiĖten).

8.6

Zusammenfassung

Die Befunde zum impliziten Lernen verweisen darauf, dass Lernen in bestimmten komplexen Situationen eher intuitiv gesĖehen kann und siĖ mitunter nur durĖ sehr strenge Testverfahren als bewusst aufdeėen lässt. In diesem Sinne könnte man naĖ Dienes und Berry (ūųųű) vorsiĖtig davon spreĖen, dass beim impliziten Lernen subjektiv untersĖwelliges und in diesem Sinne unbewusstes Wissen erworben wird. SiĖerliĖ hat die Frage, ob implizites Lernen unbewusst ist, einen großen Teil der AĴraktivität der ForsĖung zum impliziten Lernen beigetragen. DoĖ es gibt auĖ andere theoretisĖ hoĖ relevante Kontroversen, die dieses ForsĖungsgebiet aĴ raktiv maĖen. Zum Beispiel legen einige Befunde nahe, dass es mögliĖerweise untersĖiedliĖe Lernsysteme (oder Module) gibt, die siĖ auf versĖiedene Arten von erworbenem Wissen beziehen (z.ȹB. Regeln vs. erinnerte Fragmente, vgl. PerruĖet & Pacton, ŬŪŪŰ; Shanks & St. John, ūųųŮ). AuĖ ist die Frage, ob implizites Lernen auf perzeptuellen oder motorisĖen Lernprozessen basiert, naĖ wie vor umstriĴen (Abrahamse et al., ŬŪūŪ). Diese empirisĖen Fragen kann man allerdings unabhängig von der Frage formulieren, ob das implizite Lernen wirkliĖ unbewusst ist. Ob die UntersĖeidung zwisĖen bewusstem und unbewusstem Lernen allerdings auĖ mit einem spezięsĖen UntersĖied der zugrunde liegenden LernmeĖanismen auf funktionaler Ebene einhergeht, ist immer noĖ kontrovers. Diese Kontroverse hat allerdings dazu geführt, dass die Frage naĖ der funktionalen Rolle des Bewusstseins für mensĖliĖe Kognition und Handlungssteuerung in der KognitionspsyĖologie wieder salonfähig wurde. TatsäĖ liĖ wurden Fragen zum Bewusstsein lange Zeit als wissensĖaĞliĖ

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wenig seriös abgetan, weil diese ForsĖungsfrage stark mit der tiefenpsyĖologisĖ-psyĖodynamisĖen Bedeutung des Begriěs unbewusst assoziiert wurde, zu der man keinen klaren empirisĖ-experimentellen Zugriě haĴe (Greenwald, ūųųŬ). DurĖ die ForsĖung zum impliziten Lernen ist diese ForsĖungsfrage nun wissensĖaĞliĖ rehabilitiert, und so fragen z.ȹB. Cleeremans et al. (ūųųŲ) rhetorisĖ: „Can we learn without awarenessȺ? While the current consensus is most likely to be ,no‘, there is, however, considerable ongoing debate about the role that consciousness plays in cognition and about the nature of consciousness itself“ (S. ŮŪŰ). Weiterführende Literatur KoĖ, I. (ŬŪŪŲ). Konditionieren und implizites Lernen. In J. Müsseler (Hrsg.), Allgemeine PsyĖologie (Ŭ. Auflage) (S. ŭŭŲ–ŭűŮ). Heidelberg: Spektrum. Perruchet, P. & Pacton, S. (ŬŪŪŰ). Implicit learning and statistical learning: One phenomenon, two approaches. Trends in Cognitive Sciences, ūŪ, Ŭŭŭ–ŬŭŲ. Shanks, D.ȹR. (ŬŪŪů). Implicit learning. In K. Lamberts & R. Goldstone (Eds.), Handbook of Cognition (pp. ŬŪŬ–ŬŬŪ). London: Sage.

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Kategorienlernen und Wissenserwerb

In diesem Kapitel erläutern wir zunäĖst, was Kategorien und Begriěe sind. AnsĖließend besĖreiben wir versĖiedene theoretisĖe Ansätze zu der Frage, wie Kategorien mental repräsentiert sind. Auf dieser Basis stellen wir typisĖe experimentelle Paradigmen vor, mit denen das Lernen von Kategorien untersuĖt wurde und skizzieren die wesentliĖen empirisĖen Befunde.

9.1

Was sind Kategorien und BegriěeȺ?

Woher wissen Sie, dass ein bestimmtes vierbeiniges Tier ein Hund istȺ? DurĖ Lernprozesse erwerben wir Wissen, das wir später für eěektives Handeln nutzen können. In Konditionierungsexperimenten werden diese Lernprozesse z.ȹB. daran untersuĖt, wie ein MensĖ lernt, dass ein ŲŪŪ-Hz-Ton einen LuĞstoß auf die Cornea (Hornhaut) des Auges vorhersagt, so dass eine sĖützende LidsĖ lussreaktion antizipatorisĖ ausgeführt werden kann. Bereits hier zeigt siĖ das Phänomen der Generalisierung, d.ȹh. das Reagieren auĖ auf ähnliĖe Reize oder Ereignisse. Allerdings haben niĖt alle Ereignisse gleiĖe EigensĖaĞen (z.ȹB. könnte ein ŬŪŪŪ-Hz-Ton ankündigen, dass man durĖ Tastendruė ū Euro gewinnen kann), so dass es wiĖtig ist, zwisĖen Reizen zu untersĖeiden (Diskriminationslernen). Auf diese Art entstehen Klassen von Ereignissen oder Objekten mit ähnliĖen EigensĖaĞen, die man auĖ als Kategorien bezeiĖnet (siehe Markmann & Ross, ŬŪŪŭ; Medin, LynĖ, & Solomon, ŬŪŪŪ, für eine Diskussion von Arten von Kategorien). So haben Sie vermutliĖ gelernt, dass vierbeinige Tiere, die bellen (und niĖt miauen), Hunde sind. In der KategorisierungsforsĖung wird untersĖieden zwisĖen Kategorien und Begriěen (concepts). Begriěe bezeiĖnen die mentale Repräsentation von Kategorien, während Kategorien die Klassen von Ereignissen oder Objekten bezeiĖnen. Diese UntersĖeidung wird allerdings häuęg niĖt konsistent getroěen, so dass Begriě und Kategorie oĞ synonym verwendet werden (Murphy, A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_9, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Kategorienlernen und Wissenserwerb

ŬŪŪŬ). Das Lernen von Kategorien (manĖmal als Begriěsbildung bezeiĖnet) erfüllt eine Reihe von wiĖtigen Funktionen. Erstens können neue Objekte identięziert und zugeordnet werden (Klassiękation). Zweitens erlaubt uns dieser Prozess SĖlussfolgerungen und Vorhersagen, z.ȹB. dass das vierbeinige Tier evtl. beißen könnte, wenn iĖ es niĖt gut behandele. DriĴens ermögliĖt die Verwendung von Kategorien eěektive Kommunikation, z.ȹB. wenn iĖ Ihnen als Tierfreund über meine Vorliebe für Labradore erzähle (Waldmann, ŬŪŪŲ, für eine ausführliĖere Darstellung). Diese Funktionen maĖen deutliĖ, dass Kategorien Wissen über die Welt repräsentieren.

9.2

Repräsentation von Kategorien

KlassisĖe SiĖt: Deę nierende AĴ ribute und eindeutige Kategoriengrenzen. Basierend auf klassisĖen Ideen von Aristoteles wurde vermutet, dass Kategorienlernen bedeutet, explizites Wissen über die deęnierenden Merkmale von Objekten oder Ereignissen zu erwerben (Bruner, Goodnow, & Austin, ūųůŰ). So lässt siĖ etwa „Junggeselle“ deęnieren als „männliĖ, erwaĖsen und unverheiratet“. Der Begriě Junggeselle ist damit durĖ die Konjunktion dieser Merkmale deęniert, und es ist stets eindeutig entsĖeidbar, ob eine Person in die eine oder in eine andere Kategorie fällt. Dieser deęnitorisĖe Zugang zur Repräsentation von Kategorien ist in manĖen Wissensdomänen sinnvoll (z.ȹB. in der Geometrie). Allerdings ist dieser Zugang in vielen natürliĖen Kontexten wenig hilfreiĖ, weil Kategoriengrenzen häuęg unsĖarf sind. UnsĖarfe Kategoriengrenzen: Typikalitätsgradienten. Eine empirisĖe Herausforderung für die SiĖt, dass Kategorienlernen darin besteht, explizit deęnierende Merkmale zu lernen, ist, dass Kategorien im Alltag häuęg verwendet werden, ohne dass man siĖ dieser Merkmale explizit bewusst ist. Zum Beispiel stellten McCloskey und Gluėsberg (ūųűŲ) ihren Probanden Fragen wie „Ist ein SĖlaganfall eine KrankheitȺ?“ oder „Ist ein Kürbis eine FruĖtȺ?“. Dabei stellte siĖ heraus, dass die Probanden in der Kategorisierung dieser Objekte sehr unsiĖer waren, und in einer zweiten Befragung änderten manĖe Probanden auĖ ihre Meinung. Das heißt, obwohl die Probanden durĖaus relevantes Wissen über SĖlaganfälle und Kürbisse haben, ist die Kategorisierung für sie uneindeutig. Diese UnsĖärfe in der Kategorienzugehörigkeit hat damit zu tun, dass niĖt alle Exemplare einer Kategorie gleiĖermaßen typisĖ für die Kategorie sind. RosĖ (ūųűŭ) hat diese UntersĖiede systematisĖ untersuĖt und gefunden, dass es Typikalitätsgradienten gibt. Sie ließ ihre Probanden auf einer ű-stuęgen Skala Objekte danaĖ beurteilen, wie typisĖ sie für eine

Kategorienlernen und Wissenserwerb

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Kategorie sind. Hier zeigte siĖ, dass z.ȹB. für die Kategorie „Fahrzeug“ ein Auto sehr viel typisĖer eingesĖätzt wurde (ū,Ū) als ein Dreirad (ŭ,ů). Äpfel waren typisĖere FrüĖte als Feigen (ū,ŭ vs. Ů,ű) und eine KaroĴe ist als Gemüse typisĖer als Petersilie (ū,ū vs. ŭ,Ų). Weitere Evidenz für UntersĖiede in der Typikalität von Exemplaren innerhalb einer Kategorie zeigte siĖ auĖ in RT-Experimenten, in denen die Probanden Veriękationsaufgaben lösen mussten. So zeigte siĖ, dass z.ȹB. das Bild eines RotkehlĖens sĖ neller als Vogel kategorisiert wurde als das Bild eines Pinguins (RosĖ, ūųűů). Prototyp-Repräsentation vs. Exemplarbasierte Repräsentation. Die Erkenntnis, dass natürliĖe Kategorien (z.ȹB. Hund) häuęg unsĖarfe Grenzen haben und siĖ die Exemplare innerhalb solĖer Kategorien deutliĖ in ihrer Typikalität untersĖeiden, führte zu der Vermutung, dass Kategorien durĖ einen Prototypen mental repräsentiert sind (z.ȹB. RosĖ & Mervis, ūųűů). Der Prototyp ist dabei eine Abstraktion über die Merkmale aller Exemplare innerhalb einer Kategorie und repräsentiert damit das beste Beispiel für die Kategorie. Ein aktuelles Exemplar würde naĖ diesem Ansatz als Mitglied der Kategorie identięziert, wenn es der Prototyp-Repräsentation genügend ähnelt. Eine theoretisĖe Alternative dazu ist, dass es gar keine abstrakte PrototypRepräsentation gibt, sondern nur eine sehr große Menge von im GedäĖtnis bereits gespeiĖerten Exemplaren, die früher einmal erfolgreiĖ kategorisiert wurden. Diese sog. Exemplar-Theorie geht davon aus, dass Kategorisierung durĖ einen GedäĖtnismeĖanismus erfolgt, der dafür sorgt, dass die Verarbeitung eines aktuellen Exemplars automatisĖ dazu führt, dass gleiĖzeitig alle ähnliĖen Exemplare im GedäĖtnis aktiviert werden. Das aktuelle Exemplar würde demnaĖ der Kategorie zugesĖrieben, für die das ähnliĖste Exemplar im GedäĖtnis bereits gespeiĖert wurde (z.ȹB. KrusĖke, ŬŪŪů, für eine ÜbersiĖt). Das heißt, aktuelle Exemplare erinnern uns an früher bereits erfolgreiĖ kategorisierte Exemplare. Im UntersĖied zur Prototypen-Theorie nimmt die Exemplar-Theorie einen ÄhnliĖkeitsvergleiĖ also niĖt mit einer abstrakten Prototyp-Repräsentation an, sondern mit zahlreiĖen anderen konkreten Exemplaren. Flexibilität und Kontextabhängigkeit. Kategorisierung ist ein sehr Ěexibler Prozess. Viele Objekte können z.ȹB. auf untersĖiedliĖer Ebene kategorisiert werden. So kann iĖ etwa einen Vierbeiner als Tier, Hund oder Labrador klassięzieren, oder ein Fahrzeug als PKW, VW oder Käfer (das Auto, niĖt das Tier). RosĖ, Mervis, Gray, Johnson und Boyes-Braem (ūųűŰ) stellten fest, dass MensĖen vor allem drei Ebenen verwenden: eine übergeordnete Ebene (Tier), eine untergeordnete Ebene (RehpinsĖer) und eine sogenannte Basisebenen Kategorie (z.ȹB. Hund). Letztere werden spontan am häuęgsten verwendet.

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Kategorienlernen und Wissenserwerb

Allerdings spielt auĖ das Vorwissen eine große Rolle beim Kategorisieren. Ein KFZ-MeĖaniker wird ein Fahrzeug wohl kaum als PKW bezeiĖnen, sondern stets eine genaue TypenbezeiĖnung nennen können, so wie der Ornithologieprofessor beim Anbliė eines geęederten Lebewesens wohl kaum von „Tier“ spreĖen wird, sondern meistens eine präzise BezeiĖ nung geben können wird. Weitere empirisĖe Befunde belegen auĖ die Kontextabhängigkeit der Kategorisierung. Es wurde gezeigt, dass das Erzählen einer SafarigesĖiĖte im VergleiĖ zu einer BauernhofgesĖiĖte dazu führt, dass Probanden andere Tiere (z.ȹB. Löwe) für typisĖe Tiere halten (Barsalou, ūųŲű). Es sĖeint also so zu sein, dass aktuelle GedäĖtnis-Cues (Hinweisreiz) dazu führen, dass selektiv bestimmte mentale Kontexte aktiviert werden, die siĖ auf die GedäĖtnissuĖe auswirken. SolĖe Befunde können besonders naheliegend mit der Exemplar-Theorie erklärt werden, weil hier ja vermutet wird, dass die Kategorisierung davon abhängt, welĖe Exemplare im GedäĖtnis besonders verfügbar sind. Demgegenüber ist es weniger oěensiĖtliĖ, wie die Prototypen-Theorie mit solĖen Kontexteěekten umgeht, da der Prototyp ja als abstrakte Repräsentation reĖt stabil und unĚexibel sein sollte. Eine SiĖtweise, die Kontexteěekte leiĖt erklären kann, wurde von Barsalou (ŬŪŪŭ, ŬŪŪŲ) vorgesĖlagen. Er kritisierte die theoretisĖe SiĖtweise, dass Kategorienlernen dazu führt, dass mögliĖst invariante EigensĖaĞen von Objekten in Form von Klassen von BesĖreibungen, wie in einer Art Enzyklopädie, amodal und stabil repräsentiert werden. Barsalou (ŬŪŪŭ) argumentiert, dass begriě liĖes Denken stets in perzeptuellen und motorisĖen Repräsentationen gesĖieht (situierte Kognition) und damit niĖt amodal und abstrakt ist. DemnaĖ aktivieren Kontextreize die damit verbundenen Erinnerungen, die dann ihrerseits für die Kategorisierung aktueller Objekte herangezogen werden. EntspreĖend vollzieht siĖ der Prozess der Kategorisierung niĖt als abstrakter ÄhnliĖ keitsvergleiĖ eines aktuellen Objekts mit amodalen Repräsentationen, sondern immer in Bezug auf frühere sensorisĖe Erfahrungen und abhängig von den tatsäĖliĖen früheren Interaktionen mit diesen Objekten sowie davon, welĖe Handlungsziele man gerade hat. Auf diese Art können auĖ leiĖt ad-hoc Kategorien gebildet werden, wie z.ȹB. „Bauernhoftiere“ oder eine Kategorie, die z.ȹB. alle Objekte und Ereignisse enthalten, die für ein Sommerpiėniė erforderliĖ sind (siehe Barsalou, ŬŪŪŲ, für eine ÜbersiĖt der unterstützenden Befunde). ÄhnliĖ keitsbasierte vs. theorienbasierte Kategorisierung. Die oben besĖriebenen Prototypen-Theorie und die Exemplar-Theorie haben gemeinsam, dass sie Kategorisierung auf einen Prozess des ÄhnliĖkeitsvergleiĖs eines

Kategorienlernen und Wissenserwerb

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Exemplars mit anderen Repräsentationen (entweder mit dem Prototyp oder mit anderen gerade aktivierten Exemplaren) im GedäĖtnis zurüė führen („ähnliĖ keitsbasierte“ Ansätze). Demgegenüber gibt es aber auĖ Befunde, die nahelegen, dass selbst die Wahrnehmung der relevanten Merkmale eines zu kategorisierenden Exemplars von Kontextfaktoren und Vorwissen abhängt. Deshalb haben Kategorien mögliĖerweise eher die Struktur einer Theorie. Diese theorienbasierte SiĖt der Kategorisierung legt nahe, dass Kategorien niĖt nur ÄhnliĖkeitsrelationen repräsentieren, sondern auĖ Wissen über kausale und funktionale Beziehungen zwisĖen Merkmalen, Exemplaren oder Ereignissen (vgl. Waldmann, ŬŪŪŲ, für eine ÜbersiĖt). Vernetzung von Kategorien und Wissensstrukturen. Zu Beginn dieses Kapitels haĴen wir gesagt, dass Kategorien Wissen über die Welt repräsentieren. ZusätzliĖ haben wir festgestellt, dass Kontextfaktoren beeinĚussen, welĖe Exemplare einer Kategorie im GedäĖtnis aktiviert werden, dass Kategorisierung stark vom Vorwissen abhängig ist, und dass Kategorisierung auf versĖiedenen Abstraktionsebenen auftriĴ, wenngleiĖ sie am häuęgsten auf der Basisebene gesĖieht. Diese Feststellungen legen nahe, dass Kategorien oěenbar im LangzeitgedäĖtnis miteinander vernetzt sind. Die Vernetzung von Kategorien in Wissensstrukturen impliziert, dass es im GedäĖtnis zur assoziativen Ko-Aktivierung auf versĖiedenen Ebenen kommen kann. So wird z.ȹB. die Nennung der Basisebenen Kategorie „Hund“ vermutliĖ automatisĖ versĖ iedene typisĖe Exemplare dieser Kategorie aktivieren (z.ȹB. Labrador, Pudel, Terrier, etc.). Aber niĖt nur innerhalb einer Kategorie, sondern auĖ zwisĖen Kategorien werden Wissenselemente koaktiviert, so dass mögliĖerweise auĖ ähnliĖe Kategorien, wie z.ȹB. „Katze“, assoziiert werden, weil Hunde und Katzen beide Exemplare der übergeordneten Kategorie der Haustiere sind. Abbildung ų.ū veransĖauliĖt, dass man siĖ auf diese Art die Repräsentation von Kategorien als eine Art hierarĖisĖes Netzwerk von Wissensstrukturen vorstellen kann (z.ȹB. Collins & Loftus, ūųűů). Evidenz für die Vernetzung von Exemplaren und Kategorien in Wissensstrukturen wurde in Studien mit lexikalen EntsĖeidungsaufgaben gefunden (z.ȹB. Meyer & SĖvaneveldt, ūųűŰ). In solĖen Studien entsĖeiden Probanden, ob eine BuĖstabenfolge ein korrektes Wort darstellt, wobei z.ȹB. die HälĞe aller BuĖstabenfolgen NiĖt-Wörter sind (z.ȹB. BeĴ ur staĴ BuĴer). Diese EntsĖeidung fällt sĖ neller, wenn vorher ein assoziiertes Wort gezeigt wurde. Zum Beispiel könnte zunäĖst das Wort „Brot“ als sogenannter Prime (Priming, Bahnung) dargeboten werden, gefolgt von dem Zielreiz „BuĴer“. In solĖen Fällen fällt die lexikale EntsĖeidung sĖ neller als wenn der Prime keine semantisĖe Beziehung zum Zielreiz hat. Befunde dieser Art sind konsistent

Abbildung 9.1: Beispiel für ein hierarĖisĖes Netzwerk (adaptiert naĖ Anderson, 2007).

100 Kategorienlernen und Wissenserwerb

Kategorienlernen und Wissenserwerb

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mit der Theorie eines semantisĖen Netzwerks, in dem siĖ Aktivierung über Assoziationen zwisĖen den Exemplaren und den Kategorien ausbreitet (Collins & Loftus, ūųűů). SolĖe Befunde lassen auĖ leiĖt verstehen, wie es zu Kontexteěekten in der Kategorisierung kommen kann, weil Exemplare ähnliĖe Exemplare aus der gleiĖen Kategorie ko-aktivieren (KrusĖke, ŬŪŪů).

9.3

Lernen von Kategorien

NaĖdem wir die Repräsentation von Kategorien diskutiert haben, wenden wir uns nun der Frage zu, wie Kategorien gelernt werden. ZunäĖst besĖreiben wir die typisĖen experimentellen Paradigmen, die in der empirisĖen ForsĖung zum Kategorienlernen verwendet werden. Dann diskutieren wir, wie der Lernprozess am besten zu Ėarakterisieren ist. Experimentelle Paradigmen. Beim Lernen von natürliĖen Kategorien wie etwa „Hund“ wird der Lerner in der Lernphase mit einer größeren Menge von Exemplaren konfrontiert und muss auf dieser Erfahrungsbasis auf das Vorhandensein einer Kategorie induktiv sĖließen. Die experimentelle ForsĖung zum Lernen von Kategorien verwendet traditionell zwei versĖiedene Paradigmen. Um mehr experimentelle Kontrolle über die Randbedingungen des Lernens zu bekommen, werden dabei zumeist keine natürliĖen Kategorien verwendet, sondern künstliĖe Kategorien (z.ȹB. geometrisĖe Formen, die siĖ in ihrer Anzahl, ihrer Füllfarbe und der Anzahl der Umrahmungen untersĖeiden; vgl. Bruner et al., ūųůŰ). Die Verwendung künstliĖer Kategorien hat den Vorteil, dass die Probanden siĖ niĖt in ihrem Vorwissen über die Kategorienzugehörigkeit von Exemplaren untersĖeiden, so dass die gewonnenen Daten besser über alle Probanden hinweg vergleiĖbar sein sollten. Im Rezeptionsparadigma bekommen die Probanden eine Reihe von Exemplaren präsentiert, und es wird ihnen jeweils mitgeteilt, welĖer von mehreren Kategorien das Exemplar angehört. Dagegen können die Probanden im Selektionsparadigma selbst aussuĖen, für welĖe Exemplare sie die Kategorienzugehörigkeit erfahren können. Während im Rezeptionsparadigma also vor allem induktives Lernen staĴęndet, ist es den Probanden im Selektionsparadigma auĖ mögliĖ, explizit Annahmen über Kategorien zu testen, indem sie explizite Hypothesen gezielt überprüfen (vgl. Anderson, ŬŪŪŪ). Kategorisierung durĖ ÄhnliĖ keitsvergleiĖ . In einer Pionierstudie zum Kategorienlernen hat Hull (ūųŬŪ) seinen Probanden ĖinesisĖe SĖriĞzeiĖen dargeboten. Dabei wurde den Probanden die Kategorienzugehörigkeit niĖt explizit erklärt, sondern sie erhielten nur Rüėmeldung, ob ihre Reaktion

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Kategorienlernen und Wissenserwerb

korrekt war (Rezeptionsparadigma). Die Probanden lernten allmähliĖ, die ZeiĖen korrekt zu kategorisieren, konnten aber kaum etwas zur Begründung ihrer Kategorisierungsreaktion sagen (dies könnte man auĖ als Beispiel einer frühen Studie zum impliziten Lernen nehmen). Hull ging auf der Basis dieser Befunde davon aus, dass mensĖ liĖes Kategorienlernen in Analogie zum Konditionieren als eine Form des assoziativen Lernens verstanden werden kann, bei dem graduell das Kategorisierungsverhalten unter die Kontrolle von spezięsĖen StimuluseigensĖaĞen (d.ȹh. Merkmalen des Exemplars) gerät, die die Kategorienzugehörigkeit vorhersagen. Die Ergebnisse Hulls können sowohl durĖ die Prototypen-Theorie als auĖ durĖ exemplarbasierte Ansätze erklärt werden. Wie bereits oben dargestellt, geht die Prototypen-Theorie davon aus, dass Kategorisierung durĖ VergleiĖ eines Exemplars mit einer Prototyp-Repräsentation der Kategorie erfolgt. Bei genügend hoher ÄhnliĖ keit des Exemplars mit dem Prototyp wird das neue Exemplar der Kategorie zugeordnet. Kategorienlernen besteht naĖ dieser SiĖt darin, dass beim Enkodieren von neuen Exemplaren in Zusammenhang mit der Information über deren Kategorienzugehörigkeit zunehmend gemeinsame Merkmale der Kategorie abstrahiert werden und zu einer Prototyp-Repräsentation führen. Der lernabhängige Erwerb des Prototyps gesĖieht hier also im Sinne eines Abstraktionsprozesses während des Enkodierens von Exemplaren. Im UntersĖied zur Prototypen-Theorie besteht das Kategorienlernen in exemplarbasierten Ansätzen darin, dass zunehmend mehr Exemplare im GedäĖtnis gespeiĖert werden, die dann kontextabhängig durĖ Hinweisreize im GedäĖtnis aktiviert werden. In diesem Sinne würde das aktuelle Exemplar einen parallelen GedäĖtnisabruf aller gespeiĖerten ähnliĖen Exemplare aktivieren. DadurĖ stehen sie dann für den ÄhnliĖkeitsvergleiĖ mit dem aktuellen Exemplar zur Verfügung (vgl. KrusĖke, ŬŪŪů). Multiple-System Ansatz: Explizite Hypothesenbildung und implizite Exemplar-Repräsentation. EmpirisĖ hat es siĖ als sĖwierig erwiesen, eindeutig zu entsĖeiden, ob die Prototypen-Theorie oder die Exemplar-Theorie einen besseren Zugang zum mensĖliĖen Lernen von Kategorien bietet. Für die meisten Zweėe sind die Vorhersagen beider Theorien reĖt ähnliĖ. Die Stärke der Exemplar-Theorie liegt siĖerliĖ darin, dass sie kein Problem mit der Kontextsensitivität der Kategorisierung hat, weil Kontextreize in dieser Theorie determinieren, welĖe Exemplare am ehesten (d.ȹh. mit der größten WahrsĖeinliĖkeit) im GedäĖtnis aktiviert werden. Dagegen erfasst die Prototypen-Theorie mehr die Intuition, dass mensĖliĖe Denkprozesse gelegent-

Kategorienlernen und Wissenserwerb

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liĖ (oder vielleiĖt sogar häuęg) zu abstraktem Wissen führen, das man auĖ als Regel bezeiĖnen kann (Waldmann, ŬŪŪŲ, für eine Diskussion). Die assoziationistisĖe SiĖt, wie sie ähnliĖ keitsbasierten Ansätzen zugrundeliegt, wurde allerdings bereits in den ūųůŪer Jahren von Bruner et al. (ūųůŰ) entsĖieden kritisiert. Diese Autoren gingen davon aus, dass MensĖen systematisĖ und gezielt versuĖen, explizite Hypothesen zu bilden, um auf diese Art Kategorien bewusst zu entdeėen. Ein Beispiel für ihr UntersuĖungsmaterial ęndet siĖ in Abbildung ų.Ŭ. Die Probanden bekamen naĖeinander Exemplare gezeigt sowie eine Information darüber, ob das Exemplar zu der Kategorie gehört, die es zu identięzieren bzw. entdeėen galt. Zum Beispiel kann in Abbildung ų.Ŭ die Kategorie „zwei Kreuze“ entdeėt werden. Sobald Probanden glaubten, die Kategorie identięziert zu haben, sollten sie diese verbalisieren. Bruner et al. beriĖteten, dass siĖ Probanden im Selektionsparadigma tatsäĖliĖ häuęg wie WissensĖaĞler verhalten, die gezielt Exemplare auswählen, um dadurĖ explizite Hypothesen zu testen. DadurĖ ist der Lernverlauf häuęg diskontinuierliĖ, d.ȹh. die Probanden wissen zunäĖ st niĖt, wie die Exemplare kategorisiert werden, aber sobald sie die Regel entdeėt haben, können sie sie korrekt und fehlerfrei anwenden. Die Idee eines diskontinuierliĖen alles-oder-niĖts Lernprozesses steht in direktem WiderspruĖ zu der Annahme eines graduellen Prozesses der Stärkung von assoziativen Verbindungen und hat eine lebhaĞe theoreti- Abbildung 9.2: Beispiel des sĖe Diskussion über die beste Charakterisierung UntersuĖungsmaterials des Lernverlaufs ausgelöst (vgl. Anderson, ŬŪŪŪ, von Bruner et al. (1956). für eine Darstellung). MögliĖerweise sĖließen siĖ die alternativen Erklärungen aber gar niĖt aus, sondern besĖ reiben versĖ iedene Lernprozesse, die von der Art der Situation und Aufgabe abhängen. So ist denkbar, dass MensĖen manĖmal explizit durĖ Instruktion lernen (z.ȹB. indem sie ein LehrbuĖ zur LernpsyĖologie lesen), während sie manĖmal explizit Hypothesen testen, wenn man z.ȹB. als völliger SĖaĖanfänger durĖ BeobaĖtung herausęnden will, wie

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Kategorienlernen und Wissenserwerb

der Springer zieht. In anderen Fällen lernt man dagegen vielleiĖt wie von der Exemplar-Theorie postuliert mehr beiläuęg auf der Basis von einzelnen Exemplaren, ohne abstrakte Repräsentationen zu bilden. Die Idee von parallelen und vielleiĖt sogar völlig unabhängigen MeĖanismen des Kategorienlernens wurde von Ashby et al. vorangebraĖt (Ashby & O’Brien, ŬŪŪů; Ashby & Maddox, ŬŪŪů). Diese Autoren gehen davon aus, dass es separate MeĖanismen gibt. Einerseits gibt es einen expliziten, regelbasierten Kategorienlernprozess, der beim Hypothesentesten wirksam ist. Regelbasiertes Kategorienlernen erfordert Aufmerksamkeit und ArbeitsgedäĖtnisressourcen und triĴ vor allem bei weniger komplexen Aufgaben auf, die es gestaĴen, Kategorisierungsregeln verbal zu besĖreiben. Für diese Form des Kategorienlernens ist die intakte Funktion von bestimmten Hirnarealen wiĖtig, etwa der präfrontale Kortex und der anteriore cinguläre Kortex, d.ȹh. von solĖen Arealen, die auĖ bei ArbeitsgedäĖtnis und selektiver Aufmerksamkeit wiĖtig sind. Auf der anderen Seite gibt es auĖ einen impliziten, häuęgkeits- bzw. exemplarbasierten Kategorienlernprozess. Der implizite Kategorisierungsprozess kommt vor allem dann ins Spiel, wenn komplexe Informationen über versĖiedene Dimensionen hinweg integriert werden müssen und eine Verbalisierung der Kategorisierungsregel sĖwierig ist. Hier sĖeinen vor allem Hirnareale wie der mediale Temporallappen (SĖläfenlappen) und die Basalganglien am Lernprozess beteiligt zu sein. In Analogie zu Befunden zur UntersĖeidung des expliziten und impliziten Lernens sowie des GedäĖtnisses wird die UntersĖeidung expliziter und impliziter Kategorisierungsprozesse auĖ durĖ neurowissensĖaĞliĖe Befunde gestützt. Ashby und Maddox (ŬŪŪů) beriĖten, dass Patienten mit einer Läsion (SĖädigung) des präfrontalen Kortex in regelbasierten Kategorisierungsaufgaben beeinträĖtigt sind, aber in komplexen Informationsintegrationsaufgaben genauso gut wie gesunde Kontrollprobanden absĖneiden. Demgegenüber führte eine Läsion des medialen Temporallappens zu einer BeeinträĖtigung in Informationsintegrationsaufgaben, während die Leistung in regelbasierten Aufgaben im VergleiĖ weitgehend unbeeinträĖtigt blieb. SolĖe sog. doppelten Dissoziationen werden als starke Unterstützung für die Existenz separater Lernprozesse interpretiert.

9.4

Zusammenfassung

Kategorien zu lernen heißt Wissen über die Welt zu erwerben. Dieses Wissen ist strukturiert, aber Kategoriengrenzen sind in den meisten Fällen unsĖarf.

Kategorienlernen und Wissenserwerb

105

Der Prozess des Kategorienlernens kann manĖmal in Form von explizitem Hypothesentesten staĴęnden. Allerdings ęndet das Lernen von Kategorien meistens eher beiläuęg staĴ. Die wiĖtigsten Theorien zur Erklärung dieser Art der Kategorisierung sind die Prototypen-Theorie und die Exemplar-Theorie. Beide Theorien nehmen an, dass ein aktuelles Exemplar vergliĖen wird mit einer Referenz im LangzeitgedäĖtnis, nämliĖ entweder einer PrototypRepräsentation der Kategorie oder der Vielzahl der Exemplare, die das aktuelle Exemplar im aktuellen Kontext im GedäĖtnis ko-aktiviert. Allerdings wirĞ die Idee des ÄhnliĖkeitsvergleiĖs Probleme auf. Im Prinzip haben Objekte zahlreiĖe EigensĖaĞen, und es ist niĖt klar, welĖe davon für den ÄhnliĖkeitsvergleiĖ herangezogen werden, und auĖ die Interpretation von EigensĖaĞen hängt vom Kontext ab (z.ȹB. wird die Farbe grau im Kontext von Haarfarben als hell interpretiert, aber im Kontext von Wolken als dunkel). Hier sĖeint die Rolle des Vorwissens über Objekte eine große Rolle zu spielen, die theoretisĖ aber noĖ niĖt völlig geklärt ist. In diesem Zusammenhang argumentiert Waldmann (ŬŪŪŲ, S. ŭůŰ) „[…] dass eine befriedigende theoretisĖe Klärung des Konzepts der ÄhnliĖkeit eine sĖwierige, bisher nur ansatzweise gelöste Aufgabe für die aktuelle ForsĖung darstellt“. Weiterführende Literatur Ashby, F.ȹG., & Maddox, W.ȹT. (ŬŪŪů). Human category learning. Annual Review of PsyĖology, ůŰ, ūŮų–ūűŲ. Barsalou, L.ȹW., Simmons, W.ȹK., Barbey, A., & Wilson, C.ȹD. (ŬŪŪŭ). Grounding conceptual knowledge in modality-specięc systems. Trends in Cognitive Sciences, ű, ŲŮ–ųū. Waldmann, M. (ŬŪŪŲ). Kategorisierung und Wissenserwerb. In J. Müsseler (Hrsg.), Allgemeine PsyĖologie (Ŭ. Aufl.) (S. ŭűŰ–ŮŬű). Heidelberg: Spektrum.

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

In diesem Kapitel stellen wir zunäĖst dar, wie man Fertigkeiten deęnieren und klassięzieren kann. Dann gehen wir auf die UntersĖeidung von Steuerung und Regelung in der Motorik ein. Für die Regelung ist die Verarbeitung von Feedbaė wesentliĖ, und wir besĖreiben versĖiedene Arten von Feedbaė, die beim motorisĖen Lernen wiĖtig sind. AnsĖ ließend stellen wir lerntheoretisĖe Ansätze zu den Stufen des Fertigkeitserwerbs dar und gehen auĖ auf die neuronale Basis des motorisĖen Lernens ein.

10.1

Was sind FertigkeitenȺ?

Eine Fertigkeit ist eine gelernte (d.ȹh. niĖt angeborene) Fähigkeit. Fertigkeiten umfassen komplexe, intentionale Handlungen, die eine ganze KeĴe von sensorisĖen, zentralen (kognitiven) und motorisĖen MeĖanismen beinhalten und die durĖ Lernprozesse so organisiert sind, dass angestrebte Ziele mit maximaler SiĖerheit erreiĖt werden können. Fertigkeiten zeiĖnen siĖ demnaĖ durĖ vier Merkmale aus. Sie sind (ū) intentional und zielgeriĖtet, (Ŭ) übungsabhängig, (ŭ) hoĖ eĜzient, und (Ů) mit hoher Leistung verbunden (Magill, ūųųŲ). Perzeptuelle, kognitive und motorisĖe Fertigkeiten. Aufgrund ihres GegenstandsbereiĖs und Anwendungsgebiets können Fertigkeiten in versĖiedene Arten eingeteilt werden. Perzeptuelle Fertigkeiten beziehen siĖ auf gelernte Fähigkeiten, perzeptuelle Information besonders eĜzient zu verarbeiten. Ein Beispiel wäre etwa das Interpretieren von Röntgenbildern. Ärzte benötigen viel Erfahrung und Übung, um auf einem Röntgenbild zuverlässig etwa das Vorhandensein eines Tumors diagnostizieren zu können. Es handelt siĖ dabei um eine Fertigkeit, die siĖ insbesondere auf die Interpretation von unmiĴelbar wahrnehmbarer Information bezieht. Darin untersĖeiden sie siĖ von kognitiven Fertigkeiten, bei denen es mehr um Denken und Vorausplanen A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_10, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

geht. Ein Beispiel wäre hier etwa das SĖaĖspiel. Um die Position der jeweils einzelnen Figuren auf dem BreĴ wahrzunehmen, bedarf es niĖt besonderer perzeptueller Fertigkeiten, aber um das MaĴ in ů Zügen mental vorauszuplanen bedarf es hoher kognitiver Fertigkeiten, die u.ȹa. für die Planung visuellräumliĖe ArbeitsgedäĖtnisressourcen erfordern. Kognitive Fertigkeiten sind auĖ zentraler Bestandteil von Problemlöseprozessen, die wir im näĖsten Kapitel (siehe Kapitel ūū) ausführliĖer besĖreiben. Von den perzeptuellen und kognitiven Fertigkeiten untersĖeidet man die motorisĖen Fertigkeiten, bei denen es vor allem um die Ausführung von Bewegungen geht. Zum Beispiel ist es im Sport wiĖtig, Bewegungsmuster zu optimieren. Weil es bei den meisten motorisĖen Fertigkeiten darum geht, perzeptuelle Information mit motorisĖen Mustern zu koordinieren, spriĖt man auĖ von psyĖomotorisĖen Fertigkeiten. Klassię kation motorisĖer Fertigkeiten. MotorisĖe Fertigkeiten lassen siĖ auf versĖiedene Weise klassięzieren. NaĖ Magill (ūųųŲ) beziehen siĖ zwei wiĖtige Klassiękationskriterien auf die Kontrolle des Timings sowie auf die VeränderliĖkeit der Umgebung. Es gibt motorisĖe Fertigkeiten, bei denen man die volle Kontrolle über das Timing hat, wie etwa beim Golf oder beim GewiĖtheben, während das Timing bei anderen motorisĖen Fertigkeiten eine Ěexible Anforderung darstellt, z.ȹB. bei allen RüėsĖlagspielen. Die VeränderliĖkeit (bzw. Stabilität) der Umgebung ist ein weiterer Faktor. Zum Beispiel ist beim Klavierspielen die Umgebung (normalerweise) konstant, aber etwa beim Handball verändert siĖ die Spielsituation dynamisĖ und erfordert stets neue Situationsbeurteilungen sowie die sĖnelle Anpassung der motorisĖen Handlungspläne. EntspreĖend dieser zwei Kriterien untersĖeidet man zwisĖen gesĖlossenen motorisĖen Fertigkeiten, die in unveränderliĖen Umgebungen ausgeführt werden, und oěenen motorisĖen Fertigkeiten, die in dynamisĖen Umgebungen ausgeführt werden (Magill, ūųųŲ). Ein weiterer Ansatz zur Klassiękation motorisĖer Fertigkeiten bezieht siĖ auf die Art und Größe der an der Bewegung beteiligten Muskulatur (grobmotorisĖ vs. feinmotorisĖ). SĖließliĖ spielt auĖ die UntersĖeidbarkeit der Bewegungen im Rahmen einer Fertigkeit eine Rolle. So lässt siĖ etwa beim Radfahren die Bewegung der Beine als kontinuierliĖe Bewegung besĖreiben, während etwa das GangsĖalten beim Autofahren als Abfolge einzelner diskreter (d.ȹh. klar abgegrenzter) Bewegungen als Teilkomponente der Fertigkeit darstellbar ist. Wie wir bereits im vorangegangenen Kapitel über Kategorienlernen erfahren haben, ist das Bilden von Kategorien von Fertigkeiten keinesfalls trivial. TatsäĖliĖ sĖließen siĖ die oben erwähnten Klassiękationskriterien niĖt

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

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gegenseitig aus. Ihr Nutzen hängt wesentliĖ davon ab, inwieweit sie Verallgemeinerungen auĖ bei zunäĖst sehr unähnliĖ wirkenden Fertigkeiten gestaĴen. Zum Beispiel haben Tennisspielen und mit einem Rollstuhl durĖ eine MensĖenmenge zu navigieren gemein, dass die Umgebung sehr veränderliĖ ist und man wenig Kontrolle über das Timing von Bewegungen (z.ȹB. RüėsĖlag bzw. AusweiĖmanöver) hat. Darin untersĖeiden siĖ beide z.ȹB. vom Klavierspielen.

10.2

Regelung und Steuerung der Motorik

Die VeränderliĖkeit der Umgebung ist allerdings keine Einbahnstraße, weil Bewegungen in vielen Fällen einen EinĚuss auf die Umwelt haben, der gewissermaßen als externaler Bewegungseěekt Rüėmeldung (Feedbaė) erzeugt. Darüber hinaus erzeugt jede Bewegung aber auĖ zwangsläuęg sensorisĖes, propriozeptives Feedbaė, also Feedbaė über die Position des Körpers vermiĴelt durĖ die Rezeptoren der Gelenke, Muskeln und GleiĖgewiĖtsorgane. Diese wiĖtigen EigensĖaĞen der Bewegungsausführung sind Gegenstand von theoretisĖen Überlegungen zur motorisĖen Kontrolle (SĖmidt & Lee, ŬŪŪů). Eine wiĖtige Funktion von Feedbaė in der Regelung von Bewegungen ist, dass es uns erlaubt, die ausgeführte Bewegung mit einem internalen Modell der korrekten bzw. intendierten Bewegung (d.ȹh. mit einer idealen Repräsentation der motorisĖen Bewegung) zu vergleiĖen. Der Bewegungsbefehl (d.ȹh. das eěerente Signal) legt also gewissermaßen den Soll-Wert der Bewegung fest, wobei diese Information im Sinne einer „Eěerenzkopie“ zur Verfügung steht, um sie mit der tatsäĖliĖ auftretenden Rüėmeldung (Ist-Wert) zu vergleiĖen. Dieser VergleiĖ liefert Information über Genauigkeit und Angemessenheit der Bewegung und gestaĴet es, die Bewegung anzupassen und den Ablauf zu verbessern. Da die Verarbeitung von Feedbaė niĖt nur die aktuelle Bewegung betriğ, spielt die Verringerung des UntersĖieds zwisĖen tatsäĖliĖ ausgeführter und als internes Modell repräsentierter Bewegung eine wiĖtige Rolle beim motorisĖen Lernen. TheoretisĖe Ansätze untersĖeiden in Anlehnung an kybernetisĖe Modelle zwisĖen der Regelung und der Steuerung von Bewegungen (siehe Konczak, ŬŪŪŲ, für eine ÜbersiĖt). Bei der Regelung initiiert ein Befehl die Bewegung, aber die motorisĖe Ausführung wird dynamisĖ (online) über die Verarbeitung von sensorisĖer Information geregelt, die über visuelle, akustisĖe, taktile und propriozeptive Rezeptoren aufgenommen wird. Ein

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

Beispiel wäre hier das Balancieren auf einer sĖmalen Mauer, bei der leiĖte Veränderungen der Körperstellung gleiĖ eine Korrekturbewegung erfordern. DadurĖ ist diese Art der Bewegungsausführung durĖ eine gesĖ lossene FeedbaėsĖleife gekennzeiĖ net, so dass man hier auĖ von closed-loop Bewegungen spriĖt. Die Rolle von Feedbaė bespreĖen wir im näĖsten UnterabsĖniĴ. Im UntersĖied dazu wird der Bewegungsbefehl bei der Steuerung ausgeführt, ohne dass hierfür eine Rüėkoppelung (Feedbaė) erforderliĖ ist. In der Literatur spriĖt man auĖ von open-loop Befehlen, die die kompleĴe Bewegungsinformation enthalten und niĖt auf die Verarbeitung von Feedbaė angewiesen sind (Keele, Cohen & Ivry, ūųųŪ). Hierauf gehen wir im übernäĖsten UnterabsĖniĴ über motorisĖe Programme ein. Arten von Feedbaė . Bei der motorisĖen Regelung von Bewegungen spielt die Verarbeitung von Feedbaė eine zentrale Rolle (siehe Abbildung ūŪ.ū für eine ÜbersiĖt versĖiedener Arten von Feedbaė). Die Ausführung einer Bewegung führt zwangsläuęg dazu, dass aěerente Information rüėgemeldet wird. So sehe iĖ beim TisĖtennis, wie siĖ die Stellung meines Armes bei einem Konterball verändert, d.ȹh. iĖ bekomme visuelles Feedbaė. Allerdings spüre iĖ auĖ, wie siĖ die Gelenkstellung meines Armes verändert (Propriozeption), und iĖ spüre auĖ den leiĖten Druė, den der Ball über den Belag meines SĖlägers auf meine Hand ausübt (taktile Rüėmeldung). Und in diesem Beispiel kann iĖ auĖ registrieren, wie siĖ mein SĖlag anhört (akustisĖes Feedbaė). Diese Arten des Feedbaės entstehen als natürliĖe Bewegungskonsequenz und werden deswegen als intrinsisĖes Feedbaė bezeiĖnet (Magill, ūųųŲ, für eine ÜbersiĖt). Da die Rolle der Verarbeitung von Feedbaė für die Motorik und für das motorisĖe Lernen so wiĖtig ist, ist es für die Förderung des Lernens von Vorteil, wenn neben dem intrinsisĖen Feedbaė noĖ weitere Formen des Feedbaės hinzukommen. Dieses zusätzliĖe Feedbaė wird als extrinsisĖes Feedbaė bezeiĖ net und entsteht niĖt internal und online, sondern über externale Rüė meldung. Hierbei untersĖeidet man die Rüė meldung über die Bewegungsausführung (knowledge of performance), wie es z.ȹB. ein Video der eigenen Bewegungsausführung liefert (aber auĖ von Therapeuten oder Trainern verbalisiert werden kann), von der Rüė meldung über das Bewegungsergebnis (knowledge of results). Letzteres bezeiĖnet Feedbaė niĖt über die Bewegung selbst, sondern über die dabei erbraĖte Leistung, z.ȹB. eine Laufzeit oder eine gesprungene Weite.

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

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Abbildung 10.1: VersĖiedene Arten von Feedbaė (adaptiert naĖ Magill, 1998). NaĖ Magill (ūųųŲ) führt extrinsisĖes Feedbaė insbesondere bei Bewegungsabläufen, die vergleiĖsweise wenig intrinsisĖes Feedbaė liefern, zu einer deutliĖen Leistungsverbesserung. ExtrinsisĖes Feedbaė ist auĖ für Anfänger besonders nützliĖ, weil intrinsisĖes (vor allem propriozeptives) Feedbaė zumeist niĖt genügend beaĖtet und eěektiv genug verarbeitet wird. Zum Beispiel konnten Wallace und Hagler (ūųűų) naĖweisen, dass siĖ die Leistung beim Freiwurf im Basketball deutliĖ sĖneller verbessert, wenn den Lernern systematisĖe Rüėmeldung über die Bewegungsausführung gegeben wird im VergleiĖ zu bloßer verbaler Ermutigung, die siĖ niĖt auf die BewegungsdurĖführung bezieht. Ergebnisrüėmeldung ist in diesem Fall wenig relevant, weil dies beim Freiwurf im Basketball oěensiĖtliĖ ist. Die Rolle der Rüėmeldung über die Bewegungsausführung wurde auĖ in einer Studie von SĖmidt und Young (ūųųū) demonstriert. In dieser Studie ging es um die Leistung in einer simulierten Baseballaufgabe. Manipuliert wurde, ob die Probanden nur Rüėmeldung über das Bewegungsergebnis bekommen oder zusätzliĖ auĖ Rüėmeldung über die Bewegungsausführung. Hier zeigte siĖ, dass die Leistung besser war, wenn beide Formen des extrinsisĖen Feedbaės gegeben waren, und dieser Eěekt hielt auĖ an, wenn in einer letzten Trainingssitzung gar kein extrinsisĖes Feedbaė gegeben wurde.

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

KritisĖe Fragen für die Bedeutung von extrinsisĖem Feedbaė sind, wann und wie häuęg es vorhanden sein soll. VermutliĖ ist unmiĴelbares Feedbaė meistens besser als massiv verzögertes Feedbaė. Allerdings wurde auĖ gefunden, dass Feedbaė naĖ jedem DurĖgang sogar zu sĖleĖterer Leistung führen kann als wenn das Feedbaė nur in einem Teil der LerndurĖgänge erfolgt (SĖmidt & Lee, ŬŪŪů, für eine ÜbersiĖt der Befunde). SolĖe Befunde kann man verstehen, wenn man siĖ die Funktion des extrinsisĖen Feedbaės vergegenwärtigt. ExtrinsisĖes Feedbaė sollte helfen, die Information aus dem intrinsisĖen Feedbaė (z.ȹB. über Propriozeption) besser zu nutzen. Wenn extrinsisĖes Feedbaė die Aufmerksamkeit von dieser Information ablenkt, dann kann siĖ das sogar negativ auswirken. Überdies könnte extrinsisĖes Feedbaė in ūŪŪȹ% aller LerndurĖgänge auĖ dazu führen, dass es zu negativem Transfer (d.ȹh. zu einer LeistungsversĖleĖterung) in Situationen kommt, in denen diese Information niĖt mehr verfügbar ist (d.ȹh. es kommt zu einer Art „Abhängigkeit“ vom extrinsisĖen Feedbaė, z.ȹB. wenn der Trainer niĖt mehr direkt neben dem Sportler steht, oder der Therapeut niĖt mehr direkt neben dem SĖlaganfallpatient in der motorisĖen Rehabilitation). In der Praxis empęehlt es siĖ deshalb oĞ, die Häuęgkeit des Feedbaės zunehmend zu verringern. Die Rolle von aufmerksamkeitslenkenden Prozessen wird in der MotorikforsĖung in den letzten Jahren intensiv untersuĖt (vgl. Wulf & Prinz, ŬŪŪū, für eine ÜbersiĖt). MotorisĖe Programme. ManĖmal ersĖeint es so, als ob eine Bewegung oder Bewegungssequenz quasi automatisĖ abläuĞ. Zum Beispiel kommt es mir beim SĖreiben dieses Textes gelegentliĖ so vor, als ob meine Finger quasi im Autopilot einzelne Wörter völlig autonom sĖreiben, d.ȹh. ohne dass iĖ mir Gedanken über die Position meiner Finger auf der Tastatur maĖe. Die Vorstellung, das Wort „Finger“ zu sĖreiben, reiĖt dann sĖon, um meine Finger in Bewegung zu setzen. Dies ist ein Beispiel für die Steuerung einer Bewegung bzw. einer Bewegungssequenz, d.ȹh. sie wird initiiert und ausgeführt, ohne dass dafür eine FeedbaėsĖleife erforderliĖ ist (open-loop). Für die Hypothese einer open-loop Steuerung von Bewegungen gibt es eine Reihe empirisĖer Befunde (Keele et al., ūųųŪ). Ein erstes Argument für die open-loop Steuerung gerade in hoĖgeübten motorisĖen Fertigkeiten (z.ȹB. MasĖ inesĖ reiben oder Klavierspielen) ist, dass die Abfolge der Bewegungen so sĖnell ist, dass es kaum mögliĖ wäre, wenn jede einzelne Bewegung durĖ eine FeedbaėsĖ leife geregelt wäre, weil die Verarbeitung und Integration von Feedbaė in den Handlungsplan zu lange dauert. Ein zweites Argument ist, dass viele Bewegungen im Voraus geplant (vorprogrammiert) werden können. Zum Beispiel steigt die Zeit für die

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Bewegungsinitiierung systematisĖ mit der Anzahl der Elemente in der Bewegungssequenz, was für eine Vorprogrammierung der gesamten Sequenz (oder zumindest Teilen davon) spriĖt (Rosenbaum, ŬŪūŪ, für eine ÜbersiĖt). Ein driĴes Argument stammt aus Studien zur De-Aěerenzierung von Aěen. Eine DurĖtrennung von Nervenbahnen im Rüėgrat kann dazu führen, dass aěerente propriozeptive Rüėmeldung verhindert wird. DadurĖ wird sensorisĖ-propriozeptives Feedbaė verhindert, aber die motorisĖe Ausführung von Bewegungen ist physiologisĖ weiterhin mögliĖ. Hier zeigte siĖ, dass die Aěen relativ komplexe Bewegungen weiterhin mit hoher Präzision ausführen können, und das selbst dann, wenn zusätzliĖ visuelles Feedbaė verhindert wird, indem die Bewegungen im Dunkeln ausgeführt werden (Keele et al., ūųųŪ, für eine ÜbersiĖt der Befunde). SolĖe Befunde haben dazu geführt, dass die Existenz von open-loop Steuerungselementen postuliert wurde, die man als motorisĖ e Programme bezeiĖ net hat. Keele (ūųŰŲ) formulierte eine klassisĖe Deęnition: „A motor program is […] a set of muscle commands that are structured before a movement sequence begins, and that allow […] the entire sequence to be carried out uninĚuenced by peripheral feedbaė“ (S. ŭŲű). An dieser muskelspezięsĖen Deę nition von motorisĖen Programmen wurde allerdings kritisiert, dass sie zu eng ist (SĖmidt & Lee, ŬŪŪů). DemnaĖ müsste jede einzelne komplexere Bewegung separat im GedäĖtnis als motorisĖes Programm repräsentiert und abgespeiĖert sein. Insbesondere wäre es sĖwer, Transfer von einem Eěektor zu anderen Eěektoren und Muskelgruppen zu erklären. Aber gerade dieser Transfer gesĖieht mit LeiĖtigkeit. Zum Beispiel kann man leiĖt feststellen, dass die eigene HandsĖriĞ auf einer Tafel ganz ähnliĖ aussieht wie auf einem BlaĴ Papier, obwohl die beteiligten Muskeln und Gelenke untersĖiedliĖ sind (Handgelenk vs. Unterarm, etc., siehe Abbildung ūŪ.Ŭ). SolĖe Befunde haben SĖ midt in den ūųűŪer Jahren (vgl. SĖmidt & Lee, ŬŪŪů) veranlasst, sog. generalisierte motorisĖe Programme zu postulieren. Diese Programme sind niĖt muskelspezięsĖ, sondern repräsentieren eine ganze Klasse von Handlungen, die durĖ invariante Merkmale (z.ȹB. relatives Timing und rhythmisĖe Struktur; relative KraĞ, Sequenz der Bewegungskomponenten) bestimmt sind. Diese abstrakten Bewegungsrepräsentationen werden durĖ variable Parameter spezięziert, wie etwa die absolute KraĞ und Dauer (oder Tempo) sowie die Eěektoren (bzw. Muskelgruppen).

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

Abbildung 10.2: SĖreibproben einer VersuĖsperson mit StiĞ in untersĖiedliĖen Positionen (Bernstein, 1947, aus Keele, Cohen, & Ivry, 1990). Position des StiĞs (gehalten oder angebraĖt): (1) reĖte Hand, (2) reĖte Hand, (3) reĖte Hand (gesamte Hand bewegt). (4) kurz über dem reĖten Handgelenk, (5) kurz vor dem reĖten Ellbogen, (6) an der SĖulter, (7) am Zeh des reĖten Fußes, (8) zwisĖen den Zähnen, (9) linke Hand und (10) am Zeh des linken Fußes. Die Skalen zeigen jeweils 5 cm Breite. Generalisierte motorisĖe Programme sind somit open-loop Elemente des Verhaltens, die aber normalerweise in einen größeren Kontext von closed-loop Elementen eingebeĴet sind. Zum Beispiel werde iĖ bei einem TisĖtennismatch einzelne hochgeübte Schläge (open-loop) in eine Gesamtstrategie einbeĴen, um die eigenen Stärken relativ zu den SĖwäĖen des Gegners besonders zur Geltung zu bringen, wobei letzteres kontinuierliĖ durĖ eine RüėmeldungssĖleife (closed-loop) adjustiert wird.

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb 10.3

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MotorisĖes Lernen

Eingangs haĴen wir deęniert, dass motorisĖe Fertigkeiten vor allem durĖ eine hohe Leistungsqualität ausgezeiĖ net sind. Generell können wir sagen, dass motorisĖes Lernen im Regelfall tatsäĖliĖ zu einer Leistungsverbesserung führt (wenn wir einmal von den potentiell negativen Eěekten falsĖen Trainings absehen). Dabei wird die motorisĖe Fertigkeit zunehmend stabiler, die Bewegungen werden mit höherer Konsistenz durĖgeführt, die Variabilität sinkt und gleiĖ zeitig wird die Flexibilität (d.ȹh. die rasĖe Anpassung an veränderte Ausgangssituationen) verbessert. Dabei ergeben siĖ typisĖerweise Lernkurven, die formal mit dem Potenzgesetz der Übung Ėarakterisiert werden können, d.ȹh. der Lerneěekt ist zu Beginn besonders stark und ĚaĖt dann zunehmend ab (vgl. Anderson, ŬŪŪŪ). Stufen des Fertigkeitserwerbs. Gemäß einer einĚussreiĖen theoretisĖen Vorstellung vollzieht siĖ dieser Lernprozess in drei Stufen (z.ȹB. FiĴs, ūųŰŮ; vgl. Anderson, ŬŪŪŪ). Auf der kognitiven Stufe des Fertigkeitserwerbs werden Instruktionen in verbalisierbarer Form („deklaratives Wissen“) motorisĖ umgesetzt. Ein klassisĖes Beispiel ist der GangweĖsel beim Autofahren, bei dem eine Bewegungssequenz in fester Reihenfolge ausgeführt werden muss (d.ȹh. vom Gaspedal gehen, Kupplung treten, Ganghebel sĖalten, Kupplung loslassen und Gas geben). Bei motorisĖen Fertigkeiten führt fortgesetztes Lernen zum ErreiĖen einer assoziativen Stufe, auf der die einzelnen Bewegungselemente bereits gut verknüpĞ sind, so dass siĖ hier bereits sog. Chunks bilden, d.ȹh. zu einer gemeinsamen GedäĖtnisrepräsentation zusammengefasste Elemente, die ungefähr dem entspreĖen, was wir vorher als motorisĖe Programme bezeiĖnet haben. Ein wiĖtiges neues Merkmal der Bewegungsausführung ist hier also, dass Bewegungselemente niĖt mehr online durĖ kognitive Regelung (closed-loop) erzeugt werden müssen, sondern dass sie zumindest teilweise als motorisĖes Programm (open-loop) direkt aus dem GedäĖtnis abgerufen werden können. Man spriĖt hier auĖ von Prozeduralisierung einer Fertigkeit (Anderson, ŬŪŪŪ). In der letzten Stufe des Fertigkeitserwerbs, der autonomen Stufe, verselbständigt siĖ der Bewegungsablauf in einer Weise, dass die Ausführung nur noĖ wenig Aufmerksamkeit erfordert und kaum noĖ bewusst ist. Wenn wir wieder auf das Autofahren zurüėkommen, dann hat jeder routinierte Fahrer gewiss sĖon erlebt, dass man gedankenverloren eine Streėe gefahren ist und niĖt bewusst bemerkt hat, wie man dabei komplexe motorisĖe Bewegungs-

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

sequenzen ausgeführt hat. Hier ist das Autofahren als perzeptuell-motorisĖe Fertigkeit gewissermaßen in den Autopilotmodus gegangen, so dass eine bewusste Kontrolle kaum mehr nötig ist (siehe Abbildung ūŪ.ŭ).

Abbildung 10.3: Perzeptuell-motorisĖe Fertigkeit für den WeĖsel vom 2. in den 3. Gang beim Autofahren (adaptiert naĖ Anderson, 2000). Closed-Loop Theorie und SĖematheorie. MotorisĖes Lernen und der Erwerb motorisĖer Fertigkeiten besteht darin, die relevanten Aufgabenmerkmale zu erfassen und dadurĖ die erforderliĖen Bewegungsabläufe zu optimieren und dabei zunehmend eĜzientere, generalisierte motorisĖe Programme aufzubauen. Adams (ūųűū) sĖ lug vor, dass siĖ dieser motorisĖe Lernprozess durĖ die Verfeinerung von perzeptuell-motorisĖen RüėmeldungssĖleifen vollzieht (Closed-Loop Theorie). Er vermutete, dass z.ȹB. bei einer Greifhandlung jede Bewegung eine perzeptuelle Spur im GedäĖtnis hinterlässt, die im Hinbliė auf die Diskrepanz zwisĖen der ausgeführten Bewegung und der intendierten Bewegung (bzw. dem Ziel der Bewegung, z.ȹB. den TeebeĖer zu greifen) verarbeitet wird, um dann durĖ Rüėkoppelung die Diskrepanz zu verringern. Auf diese Art entstehen immer besser angepasste perzeptuelle GedäĖtnisspuren einer Bewegung. GleiĖzeitig entwiėelt siĖ aber auĖ eine dazu passende GedäĖtnisspur, die siĖ auf die motorisĖe Ausführung selbst bezieht, d.ȹh. die Koordination der Eěektoren und Muskeln. Ein Problem der Closed-Loop Theorie von Adams ist allerdings, dass sie den Lernprozess hoĖspezięsĖ erklärt, so dass selbst ein Transfer des Gelernten auf eine nur geringfügig andere Situation kaum mögliĖ sein sollte,

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

117

aber das ist in der Praxis niĖt der Fall (Rosenbaum, ŬŪūŪ). Dieses Problem der zu hohen Spezięzität, das auĖ bereits beim ursprüngliĖen Konzept der (muskelspezięsĖen) motorisĖen Programme aufgetauĖt ist, führte zur Formulierung der SĖematheorie von SĖ midt (vgl. SĖ midt & Lee, ŬŪŪů). Er formulierte die Idee, dass beim motorisĖen Lernen zwei untersĖ iedliĖe GedäĖtnisrepräsentationen gebildet werden. Ein Abruf (Recall) SĖema bezieht siĖ auf das motorisĖe Programm selbst, während siĖ das Wiedererkennens (Rekognitions) SĖema auf den angestrebten externalen Eěekt in der Umwelt sowie das dabei produzierte intrinsisĖe Feedbaė bezieht. Auf diese Art kann das tatsäĖliĖe Ergebnis einer Bewegungsausführung (z.ȹB. ein Freiwurf beim Basketball) mit dem Rekognitions-SĖema vergliĖen werden, um auf dieser Basis das motorisĖe Recall-SĖema anzupassen. WiĖtig in dieser Theorie ist, dass beide Arten von SĖemata niĖt hoĖspezięsĖ für bestimmte Situationen (z.ȹB. Freiwurf) oder Muskelgruppen sind, sondern generalisieren und damit jeweils ganze Klassen von Handlungen repräsentieren. Auf diese Art werden also generalisierte motorisĖe Programme gebildet (siehe Kapitel ūŪ.Ŭ), die durĖ die Adjustierung der variablen Parameter an neue Situationen und veränderte Körperstellungen angepasst werden können. Neuere computationale Modelle gehen davon aus, dass motorisĖes Lernen darin besteht, dass sensomotorisĖe Input-Output Transformationen gelernt werden, wobei die Repräsentationen dieser Transformationen als internale Modelle bezeiĖ net werden (Wolpert, Ghahramani & Flanagan, ŬŪŪū). AuĖ hier gibt es, gewissermaßen in Analogie zu den SĖemata, zwei versĖiedene Typen von Modellen. Vorwärts (Forward) Modelle beziehen siĖ auf die sensorisĖe Konsequenz bestimmter motorisĖer Befehle und dienen damit der Vorhersage, welĖen Eěekt eine Bewegung erzielen wird. Im VergleiĖ dazu wird diese Transformation in inversen Modellen umgedreht, indem eine Repräsentation des angestrebten Bewegungseěekts dazu dienen soll, die motorisĖen Kommandos auszuwählen, die den Eěekt auĖ tatsäĖliĖ herbeiführen. Die Frage, wie genau diese Transformationen, bzw. die sie repräsentierenden internalen Modelle, gelernt werden, ist Gegenstand der ErforsĖung von formalen Lernalgorithmen (Wolpert et al., ŬŪŪū, geben hier eine konzeptuelle Einführung in diese Problematik). MotorisĖe Chunks beim Sequenzlernen. Im Kapitel über implizites Lernen haben wir das Sequenzlernen im seriellen RT-Paradigma besĖrieben und diskutiert, inwieweit hierbei motorisĖe Lernprozesse im Vordergrund stehen. TatsäĖliĖ gibt es Hinweise, die auf die Bildung von motorisĖen Chunks als Folge des Sequenzlernens hindeuten. Beispielsweise sollten in einer Studie (KoĖ, ŬŪŪű) Probanden auf die Identität von vier BuĖstaben (A–D), die jeweils

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MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

einzeln dargeboten wurden, mit dem Drüėen einer von vier Tasten reagieren. Allerdings wurden die BuĖstaben auĖ an vier Positionen auf dem BildsĖirm dargeboten, so dass die BuĖstabenposition zufällig entweder räumliĖ der geforderten Reaktion entspraĖ (S-R kompatibel) oder niĖt entspraĖ (inkompatibel). Auf der Basis der ForsĖungsliteratur zur S-R Kompatibilität konnte erwartet werden, dass räumliĖe Inkompatibilität von Reizposition und Reaktionsposition im VergleiĖ zu kompatiblen Bedingungen auĖ dann zu sĖleĖterer Leistung führt, wenn die Reizposition für die Reaktionsauswahl nominell völlig irrelevant ist (der sog. Simon-Eěekt; vgl. Proctor & Vu, ŬŪŪŰ, für eine ÜbersiĖt). In der Studie von KoĖ (ŬŪŪű) zeigte siĖ allerdings, dass dieser Kompatibilitätseěekt, der normalerweise kaum übungsabhängig ist, mit einer festen, strukturierten Sequenz kleiner wurde und naĖ langer Übung fast völlig versĖwand. Allerdings kehrte der Kompatibilitätseěekt in voller Größe wieder, wenn die feste Sequenz durĖ eine Zufallssequenz ersetzt wurde, in der die näĖste Reaktion niĖt mehr vorhergesagt werden konnte (siehe Abbildung ūŪ.Ů).

Abbildung 10.4: Der räumliĖe Kompatibilitätseěekt, d.ȹh. der RT-UntersĖied für inkompatible und kompatible S-R Zuordnungen wird kleiner, wenn eine strukturierte Sequenz oĞ geübt wird (Bloė 1–6 und Bloė 8). Für eine Zufallssequenz (Bloė 7) ist der Kompatibilitätseěekt so groß wie zu Beginn der Übung (adaptiert naĖ KoĖ, 2007).

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

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Diese sequenzlernbasierte Verringerung des Kompatibilitätseěekts trat allerdings nur bei solĖen Probanden auf, die die Sequenz ansĖließend auĖ verbalisieren konnten (explizites Lernen), während die impliziten Lerner zwar signiękante RT-Lerneěekte haĴen, die jedoĖ völlig unabhängig vom Kompatibilitätseěekt waren (Experiment Ŭ in KoĖ, ŬŪŪű). Dieses Befundmuster legt nahe, dass explizites Lernen von Sequenzen dazu führt, dass motorisĖe Chunks gebildet werden, in denen die Bewegungsausführung weitgehend open-loop gesteuert wird, so dass irrelevante und störende Information des Reizes zunehmend ausgeblendet werden können. Demgegenüber haben implizite Lerner oěenbar gelernt, die Reizidentität vorherzusagen, aber dieses Lernen (noĖ) niĖt in die Bildung von motorisĖen Programmen umsetzen können.

10.4

Neuronale Basis des motorisĖen Lernens

Auf der Ebene des Großhirns werden motorisĖe Befehle über den primärmotorisĖen Kortex (der Teil des Frontalkortex ist) über den Hirnstamm und das Rüėenmark an die Muskeln weitergeleitet. Allerdings sind an der motorisĖen Kontrolle auĖ noĖ eine Reihe weiterer Hirnareale beteiligt, wie z.ȹB. das Cerebellum (Kleinhirn), die Basalganglien sowie prämotorisĖe Areale und das supplementar-motorisĖe Areal (SMA, vgl. Gazzaniga, Ivry & Mangun, ŬŪŪų, für eine ÜbersiĖt). Eine kritisĖe Frage ist, wie siĖ die Beteiligung dieser Areale im Verlauf des motorisĖen Lernens verändert. Eine MögliĖkeit, diese Frage zu untersuĖen, besteht darin, das Hirnaktivierungsmuster zu vergleiĖen, wenn entweder eine ganz neue Sequenz oder eine bereits gut gelernte Sequenz ausgeführt wird. Dieser VergleiĖ wurde z.ȹB. von Jenkins et al. (ūųųŮ) durĖgeführt, indem sie UntersĖ iede im regionalen BlutĚuss miĴels Positronenemissionstomographie (PET) gemessen haben. PET ist eine bildgebende Methode, bei der Probanden ein sehr sĖwaĖ radioaktives (und mit sehr kurzer Halbwertszeit zerfallendes) Isotop injiziert wird, dessen dynamisĖe Verteilung im BlutĚuss des Gehirns naĖgezeiĖnet werden kann. Die Grundannahme dieser Methode ist, dass besonders aktive Hirnareale auĖ besonders viel Energie (Sauerstoě, Glucose) benötigen, die über den BlutĚuss herbeigesĖağ wird. Auf diese Art konnten Jenkins et al. (ūųųŮ) Hirnaktivierung messen (siehe Abbildung ūŪ.ů). Dabei fanden sie, dass bei der Ausführung völlig neuer motorisĖer Sequenzen relativ zu hoĖ gelernten Sequenzen (als Baseline) vor allem der prämotorisĖe Kortex, der laterale prämotorisĖe Kortex und Areale im Parietalkortex sowie das Cerebellum besonders aktiv waren.

120

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb

Demgegenüber zeigte der umgekehrte Kontrast, dass die Ausführung einer hoĖ gelernten Sequenz relativ zu einer neuen Sequenz zu verstärkter Aktivierung in BereiĖen des okzipitalen Kortex sowie der SMA und des Hippokampus führt. Der Hippokampus ist ein Areal im BereiĖ des Temporalkortex (SĖläfenlappen) und vor allem an GedäĖtnisabrufprozessen beteiligt, und das SMA ist bekannt als ein Areal, das der Vorbereitung von Bewegungssequenzen dient. Das heißt also, dass das Lernen einer motorisĖen Sequenz dazu führt, dass die einzelnen Elemente innerhalb der Sequenz zunehmend weniger separat ausgewählt und motorisĖ geplant werden müssen, sondern dass die Sequenz teilweise oder gänzliĖ direkt aus dem GedäĖtnis abgerufen werden kann. SolĖe Befunde sind zu erwarten, wenn motorisĖes Lernen zur Bildung von programmartigen GedäĖtnisrepräsentationen (motorisĖen Chunks) führt. Die neurale Repräsentation motorisĖer Lernprozesse ist ein sehr aktives Feld in den kognitiven NeurowissensĖaĞen, in denen neben PET auĖ andere bildgebende Verfahren (vor allem funktionelle Magnetresonanztomographie, fMRT) eingesetzt werden (Gazzaniga et al., ŬŪŪų, für eine ÜbersiĖt).

Abbildung 10.5: Gemessene Hirnaktivität miĴels Positronenemissionstomographie (PET) in der Studie von Jenkins et al. (1994, naĖ Anderson, 2000).

MotorisĖes Lernen und Fertigkeitserwerb 10.5

121

Zusammenfassung

Wir haben festgestellt, dass die Bildung von generalisierten motorisĖen Programmen ein wesentliĖes Merkmal des motorisĖen Lernens ist. Wir haben in Kapitel ūŪ.ŭ zum motorisĖen Sequenzlernen einen Befund diskutiert, der nahelegt, dass explizites Wissen erforderliĖ ist, um im seriellen RT-Paradigma motorisĖe Chunks aufzubauen. Dieser Befund wirĞ allerdings die Frage auf, inwieweit der Prozess der Entstehung und Ausformung von motorisĖen Programmen beim Sequenzlernen muskelspezięsĖ ist. Es überrasĖt vermutliĖ kaum, dass andere Studien zeigen konnten, dass Sequenzlerneěekte weitgehend eěektorunspezięsĖ sind (Abrahamse et al., ŬŪūŪ, für eine ÜbersiĖt), so dass es siĖ oěenbar um generalisierbare Programme im Sinne der SĖematheorie handelt. Eine oěene Frage ist nun allerdings, ob siĖ dieser Prozess allein auf der Basis der besĖriebenen Stufentheorie des Fertigkeitserwerbs vollzieht. NaĖ dieser Theorie würde jede Fertigkeit zunäĖst explizit und bewusst in deklarativer Form repräsentiert sein (kognitive Stufe), bevor sie dann sĖließliĖ durĖ Übung prozeduralisiert werden kann (autonome Stufe). Es ist deshalb eine interessante ForsĖungsfrage, inwieweit niĖt-instruiertes, d.ȹh. beiläuęges (inzidentelles) motorisĖes Lernen in impliziten Lernsituationen naĖ der gleiĖen Stufenfolge ablaufen kann. Eine kritisĖe Frage wäre demnaĖ, ob eine völlig automatisierte Fertigkeitsausführung auĖ dann erreiĖt werden kann, wenn ihr niĖt eine bewusste (kognitive) Repräsentation vorausgeht. Diese Frage naĖ den Repräsentationsformaten von impliziten und expliziten motorisĖen Lernprozessen wird derzeit intensiv diskutiert (Abrahamse et al., ŬŪūŪ). Weiterführende Literatur Rosenbaum, D.ȹA. (ŬŪūŪ). Human motor control (Ŭnd Ed.). San Diego: Academic PressȺ/ȺElsevier. SĖmidt, D.ȹA., & Lee, T.ȹD. (ŬŪŪů). Motor control and learning: A behavioral emphasis (Ůth ed.). Champaign, IL: Human Kinetics. Wolpert, D.ȹM., Ghahramani, Z., & Flanagan, J.ȹR. (ŬŪŪū). Perspectives and problems in motor learning. Trends in Cognitive Sciences, ů, ŮŲű–ŮųŮ.

11

Expertise

Intensive Lernerfahrungen und Training führen zu Expertise in dem trainierten BereiĖ. Wir alle sind Experten für motorisĖe Fertigkeiten, denn Laufen, Fahrradfahren oder SĖwimmen benötigt viel Lernerfahrung, doĖ naĖ monate- oder jahrelangem Training in der Kindheit erreiĖen wir die autonome Stufe des Fertigkeitserwerbs (siehe Kapitel ūŪ) und können diese komplexen Bewegungen beiläuęg und ohne Aufwand ausführen. Der BereiĖ Expertise kann neben der motorisĖen Expertise in zwei weitere BereiĖe gegliedert werden: perzeptuelle Expertise und kognitive Expertise. Und auĖ in diesen BereiĖen sind wir alle Experten, beispielsweise erkennen wir alle bekannte GesiĖter sehr zuverlässig und oĞ auĖ dann, wenn nur Teile des GesiĖts siĖtbar sind. Und kognitive Fertigkeiten, wie beispielsweise Lesen, sind so hoĖ trainiert, dass sie mühelos ablaufen. In der ForsĖung zu Expertise wurden häuęg jedoĖ niĖt so alltägliĖe Leistungen untersuĖt, sondern eher herausragende Formen der Expertise z.ȹB. Leistungen im Spitzensport in Bezug auf motorisĖe Expertise, die Diagnose miĴels Röntgenbildern bei perzeptueller Expertise, und SĖaĖspielen in Bezug auf kognitive Expertise. Bei solĖ herausragenden Leistungen wird oĞ vermutet, dass die Experten per se über besondere körperliĖe Voraussetzungen oder über ein besonderes Talent verfügen. In der ForsĖung zu Expertise werden jedoĖ angeborene, genetisĖe Voraussetzungen kaum untersuĖt, sondern der Trainingsaspekt steht im Vordergrund. Experten eines Gebietes zeiĖnen siĖ vor allem durĖ intensives, jahrelanges Training aus, so dass im Prinzip jeder zu herausragenden Fähigkeiten in der Lage ist, wenn er den Trainingsaufwand auf siĖ nimmt. UmstriĴen ist aber, ob wirkliĖ jeder mit ausreiĖendem Training zu einem Weltklasseexperten werden kann oder ob Talent, also angeborene Fähigkeiten notwendig sind, um höĖste Expertise zu erlangen (Howe, Davidson, & Sloboda, ūųųŲ).

A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_11, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

124 11.1

Expertise MotorisĖe Expertise

SĖ nelle Ballsportarten, wie Tennis oder Baseball, erfordern sĖ nelle Reaktionen. Tennisspieler haben beispielsweise niĖt einmal ůŪŪ ms, um den RüėsĖ lag naĖ einem sĖ nellen AufsĖ lag zu planen und auszuführen. Laborexperimente zeigen, dass selbst einfaĖe Reaktionen, wie das Drüėen einer Taste, selten kürzer als ŬŪŪ ms dauern (Keele & Posner, ūųŰŲ). Deshalb ist es notwendig, dass Sportler bereits zuvor antizipieren, welĖe Anforderungen auf sie zukommen, um sĖnell genug reagieren zu können. Um zu antizipieren, wie ein Ball auf sie zukommen wird, nutzen Experten alle verfügbaren Hinweisreize, z.ȹB. die gesamte Körperstellung oder die Art, wie der SĖläger gehalten wird (Abernethy & Russell, ūųŲű). Experten in einer Sportart verfügen also über Wissen, welĖe ihrer Bewegungen und der Bewegungen ihrer Gegner zu welĖen Eěekten führt (siehe Kapitel Ű.Ŭ Lernen von Handlungs-Eěekt Relationen), so dass sie besonders sĖ nell handeln und besonders gut planen können. SĖaė (ŬŪŪű) postuliert, dass dieses Wissen von Sportexperten für die Ausführung komplexer Bewegungssequenzen in Form von Basic Action Concepts im LangzeitgedäĖtnis gespeiĖert ist. Beispielsweise umfasst ein TennisaufsĖlag elf dieser grundlegenden Handlungsstrukturen: (ū) BallhoĖwurf, (Ŭ) Beėen vor, (ŭ) Kniebeugung, (Ů) Ellenbogenbeugung, (ů) Oberkörperdrehung frontal, (Ű) SĖlägerbesĖleunigung, (ű) Ganzkörperstreėung, (Ų) Treěpunkt, (ų) Handgelenksabklappung, (ūŪ) Oberkörperbeugung vorne und (ūū) SĖ lägeraussĖwung (siehe SĖaė, ŬŪŪű, S. ūūŪ). Eine Handlungsstruktur umfasst die motorisĖen Repräsentationen der Handlungsausführung und die zugehörigen sensorisĖen Eěekte (das Bewegungsgefühl, die visuellen und auditiven Eěekte der Handlung etc.), wobei versĖiedene Arten von Eěekten untersĖiedliĖ wiĖtig sind für einzelne Handlungsstrukturen. Beispielsweise sind visuelle Eěekte beim BallhoĖwurf wiĖtig, während bei der Ganzkörperstreėung prozeptive Eěekte im Vordergrund stehen. Experten untersĖeiden siĖ von weniger geübten Sportlern in der Art, wie die grundlegenden Handlungsstrukturen organisiert sind. TypisĖerweise sind die Handlungsstrukturen einer Bewegung hierarĖisĖ angeordnet (siehe Abbildung ūū.ū), unter BerüėsiĖtigung der funktionalen und zeitliĖen Struktur der Bewegung (z.ȹB. SĖaė & MeĖsner, ŬŪŪŰ).

Expertise

125

Abbildung 11.1: HierarĖisĖe Struktur der elf Handlungsstrukturen des TennisaufsĖlages bei weniger guten Tennisspielern und bei Experten (aus SĖaė, 2007). AuĖ in einem ganz anderen BereiĖ motorisĖer Expertise, dem SĖreibmasĖinensĖreiben, spielt Antizipation von Handlungseěekten eine wiĖtige Rolle. SĖreibmasĖinenexperten können die Eěekte ihrer Handlungen, d.ȹh. das propriozeptive Feedbaė des Tastendrüėens ebenso wie das Herstellen von BuĖstaben bzw. Wörtern perfekt antizipieren. Rieger (ŬŪŪű) zeigte, dass das Tippen von Tasten auf einer SĖ reibmasĖ inetastatur verlangsamt ist, wenn andere als die gewohnten Eěekte den Handlungen folgen. Als Beleg für die bidirektionale Verknüpfung von Handlungen und Eěekten zeigte sie weiterhin, dass die Darbietung von BuĖstaben bei Experten automatisĖ die entspreĖenden motorisĖen Aktionen triggert, die typisĖerweise diese BuĖstaben erzeugen (Rieger, ŬŪŪŮ). Diesen Befund replizierten Heinemann, Kiesel, Pohl und Kunde (ŬŪŪų) mit subliminal präsentierten BuĖstaben. Bei Experten induzierten unbewusst präsentierte BuĖstabenreize motorisĖe Aktivation derjenigen Fingerbewegung, die typisĖerweise diesen BuĖstaben erzeugt, sowie motorisĖe Aktivation derselben Hand und desselben Fingers der anderen Hand.

11.2

Perzeptuelle Expertise

NiĖt nur Bewegungsabfolgen werden durĖ jahrelanges Training optimiert, sondern auch Wahrnehmungsprozesse. Perzeptuelle Expertise ist durch sĖ nelle Verarbeitung und Kategorisierung komplexer Stimuli gekennzeiĖnet. Im Labor können sĖnelle, quasi-automatisĖe Prozesse der Mustererkennung bereits durĖ mehrtägiges Training hergestellt werden. Palmeri (ūųųű)

126

Expertise

zeigte Probanden Punktemuster mit seĖs bis elf Punkten, und die Probanden sollten jeweils die Anzahl der Punkte angeben. NaĖ einigen Tagen Training variierte die Reaktionszeit niĖt mehr mit der Menge der Punkte, d.ȹh. die Probanden zählten die Punkte niĖt mehr, sondern erkannten bei bekannten Mustern die Anzahl automatisĖ. Im Paradigma der visuellen SuĖe wird automatisĖe Verarbeitung von Reizen durĖ sogenannte Pop-Out SuĖe naĖgewiesen. Soll man unter zahlreiĖen blauen Distraktorreizen (Ablenkungsreizen) naĖ einem roten Targetreiz (Zielreiz) suĖen, so stiĖt dieser heraus und wird unabhängig von der Menge der Distraktorreize sĖnell erkannt. SuĖt man staĴdessen unter BuĖstaben als Distraktoren naĖ einem anderen BuĖstabentarget, z.ȹB. „P“, dann muss jeder BuĖstabe im Display durĖsuĖt werden. Bei dieser seriellen SuĖe hängt die Reaktionszeit bis zum Erkennen des Targetreizes von der Anzahl der Distraktoren ab. Shiěrin und SĖneider (ūųűű) demonstrierten, dass naĖ umfangreiĖem Training der visuellen SuĖe naĖ bestimmten BuĖstaben diese Target sĖließliĖ aus der Menge der Distraktoren heraussteĖen. Training einer perzeptuellen SuĖaufgabe führt also dazu, dass die gesuĖten Muster (BuĖstaben) sĖ nell und siĖer in komplexen Reizumgebungen erkannt werden. Im BereiĖ der ExpertiseforsĖung ist ein viel untersuĖtes Beispiel für perzeptuelle Expertise die Leistung von Radiologen (z.ȹB. Wood, ūųųų). Röntgenbilder sind durchscheinende, zweidimensionale Abbildungen eines dreidimensionalen Körpers, auf denen mehrere anatomisĖe Strukturen übereinander gelagert sind. TypisĖerweise sind Röntgenbilder wenig kontrastreiĖ, und kleine Besonderheiten des Bildes müssen vom Radiologen erkannt werden. Experten, also Radiologen mit jahrelanger Erfahrung, erkennen anormale Muster im Röntgenbild sĖ neller als Novizen und wählen dann, ebenfalls sĖ neller als Novizen, ein diagnostisĖes SĖema, das zu dieser Anomalität passt, und prüfen dieses. Weiterhin sind Experten durĖ mehr Flexibilität gekennzeiĖnet, wenn sie bei der Überprüfung des gewählten SĖemas widersprüĖliĖe Informationen erhalten (Wood, ūųųų). Experten erkennen Anomalien sĖneller, da sie aufgrund ihres Vorwissens unmiĴelbar die BereiĖe der Anomalie ęxieren, während Novizen erst das gesamte Röntgenbild absuĖen. Die sĖnelle Erkennung von Anomalitäten durĖ Radiologen geht einher mit der Nutzung peripherer (also niĖt ęxierter) Information (z.ȹB. Kundel, ūųűů) und einer größeren Sensitivität für wenig kontrastreiĖe Punkte (Snowden, Davies, & Roling, ŬŪŪŪ), wobei jedoĖ vermutet wird, dass Radiologen niĖt per se über besser aufgelöste visuelle Verarbeitung verfügen,

Expertise

127

sondern dass das jahrelange Training zu veränderten SuĖstrategien und erhöhter Sensitivität führt. Perzeptuelle Expertise wurde in vielen BereiĖen demonstriert, z.ȹB. beim VergleiĖen von Fingerabdrüėen oder beim SĖaĖspielen. Weiterhin wurde perzeptuelle Überlegenheit auĖ für einen BereiĖ demonstriert, der auf den ersten Bliė unerwartet ersĖeint, dem häuęgen Spielen von Actionspielen am Computer. Bisher haĴen wir Computer- und Videospiele nur im negativen Kontext der Übernahme aggressiven Verhaltens genannt (siehe Kapitel ű.Ů). JedoĖ zeigten Green, Li und Bavelier (ŬŪŪų), dass intensives Spielen von Actionspielen auĖ positive Eěekte hat und mit besseren Leistungen in einer Vielzahl von kognitionspsyĖologisĖen experimentellen Paradigmen einhergeht. Es sĖeint, dass häuęges Spielen von Actionspielen zu generell sĖ nellerer Wahrnehmung und Verarbeitung von fovealer (das heißt im Punkt des sĖärfsten Sehens liegender) und peripherer Information führt.

11.3

Kognitive Expertise

Aktuelle ForsĖung mit Personen, die häuęg Actionspiele spielen, weist darauf hin, dass dies auĖ kognitive Leistungen, zum Beispiel in Experimenten zum AufgabenweĖsel, beeinĚusst. AufgabenweĖselexperimente erfordern Flexibilität und beanspruĖen exekutive Kontrollfunktionen (z.ȹB. Kiesel et al., ŬŪūŪ). Colzato, van Leeuwen, van den Wildenberg und Hommel (ŬŪūŪ) fanden, dass Personen, die häuęg Actionspiele spielen, leiĖter zwisĖen Aufgaben weĖseln können. Neben perzeptuellen Leistungen sĖeinen Actionspiele also auĖ exekutive Kontrollfunktionen, die Ěexibles Handeln ermögliĖen, zu verbessern. UmfangreiĖe ForsĖung zur Expertise im BereiĖ kognitiver Funktionen wurde durĖ die Arbeiten von de Groot am Beispiel von SĖaĖexperten angeregt (z.ȹB. de Groot, ūųűŲ). SĖaĖ ist ein komplexes Problem, bei dem geübte Spieler über viel Wissen verfügen müssen. ZunäĖst ging de Groot davon aus, dass SĖaĖmeister besser sind, weil sie mehr Züge vorausplanen. Er untersuĖte SĖaĖgroßmeister und ließ sie laut ihre Gedanken ausspreĖen, während sie ein SĖaĖproblem lösten. Interessanterweise ergaben die verbalen BeriĖte, dass Großmeister kaum mehr Züge vorausplanten als geübte SĖaĖspieler (die wir siĖerliĖ ebenfalls als Experten bezeiĖ nen würden). StaĴdessen fanden Großmeister bessere Lösungen, da sie siĖ auf gute Lösungen konzentrierten und diese genauer überprüĞen als irrelevante Lösungen.

128

Expertise

Weiterhin zeigten die verbalen BeriĖte des lauten Denkens, dass die SĖaĖgroßmeister beim Erfassen des SĖaĖproblems sĖ neller als weniger gute SĖaĖspieler waren. Diese BeobaĖtung sĖ nellerer Verarbeitung von SĖaĖstellungen testete de Groot auĖ experimentell mit einer Wiederherstellungsaufgabe. Er zeigte SĖaĖspielern ein SĖaĖbreĴ mit ŬŪ bis Ŭů SĖaĖęguren für Ŭ bis ūů Sekunden. Großmeister konnten die SĖaĖstellung nahezu fehlerfrei reproduzieren, während durĖsĖ niĴliĖe SĖaĖspieler nur etwa die HälĞe der SĖaĖstellung erinnerten. Experten sind somit durĖ bessere Leistungen der Enkodierung ins ArbeitsgedäĖtnis gekennzeiĖnet. Diese besonderen GedäĖtnisleistungen sind spezięsĖ für den ExpertisebereiĖ, denn der Vorteil der SĖaĖgroßmeister ist nur für sinnvolle SĖaĖstellungen zu beobaĖten und niĖt für zufällige Anordnungen von SĖaĖęguren (Chase & Simon, ūųűŭ). NaĖ Chase und Simon (ūųűŭ) bilden SĖaĖexperten beim Enkodieren der SĖaĖęguren sogenannte Chunks, d.ȹh. sie gruppieren drei bis fünf SĖaĖęguren zusammen und erinnern diese als eine Einheit, während Novizen einzelne SĖaĖęguren erinnern. In Analogie zu den KurzzeitgedäĖtnisarbeiten von Miller (ūųůŰ) nehmen Chase und Simon an, dass ca. sieben plusȺ/Ⱥminus zwei Chunks im ArbeitsgedäĖtnis gespeiĖert werden. Chunking, also das Zusammenfassen zu sinnvollen Einheiten, erfolgt durĖ Wissensabruf aus dem LangzeitgedäĖtnis, und deshalb ist die herausragende Leistung der Experten auf ihren ExpertisebereiĖ besĖränkt. Für SĖaĖexperten wurde gesĖätzt, dass sie im LangzeitgedäĖtnis ūŪȹŪŪŪ bis ūŪŪȹŪŪŪ Chunks gespeiĖert haben (Simon & Gilmartin, ūųűŭ). Neuere Arbeiten im BereiĖ SĖaĖexpertise legen nahe, dass die Annahme von Chunks niĖt ausreiĖt, um die herausragenden Leistungen von SĖaĖexperten zu erklären. Gobet und Simon (ūųųŰ) sĖlugen deshalb eine Template-Theorie vor, in die sie Chunks integrierten. Templates sind GedäĖtnisstrukturen, die sĖematisĖer und genereller sind als tatsäĖliĖe SĖaĖstellungen auf dem SĖaĖbreĴ. Ein Template besteht aus zwei Teilen: einer festen Informationseinheit, die analog zu Chunks ist, und Freistellen, d.ȹh. variable Information über SĖaĖęguren und Orte. DurĖ die Annahme von Freistellen sind Templates Ěexibler als Chunks, und sie ermögliĖen es, eine größere Anzahl von SĖaĖęguren in einer Einheit zu enkodieren. Deshalb genügen weniger Einheiten, vermutliĖ ca. drei Templates, um eine SĖaĖposition zu enkodieren (für eine genauere ÜbersiĖt zur SĖaĖexpertiseforsĖung siehe Eysenė & Keane, ŬŪūŪ; Gobet, Chassy, & Bilalic, ŬŪūū). Gegenwärtige Evidenz lässt vermuten, dass Expertise niĖt nur eĜzientere Verarbeitung, sondern qualitativ untersĖiedliĖe Verarbeitung ermög-

Expertise

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liĖt. Bilalic, Kiesel, Pohl, Erb und Grodd (ŬŪūŪ) ließen SĖaĖexperten und Schach novizen eine einfache Schachentdeckungsaufgabe ausführen. Probanden sahen einen ŭ×ŭ AussĖ niĴ eines SĖaĖbreĴs mit einem König und einer angreifenden Figur. Um zu bestimmen, ob die Figur SĖaĖ bot oder niĖt, musste die Identität und die Lokation der SĖaĖęgur beaĖtet werden, und beide Informationen mussten verknüpĞ werden (siehe Abbildung ūū.Ŭ). SĖaĖexperten lösten die SĖaĖentdeėungsaufgabe sĖ neller als Novizen. Bei Novizen waren linke parietale und temporale Hirnstrukturen bei dieser Aufgabe aktiv, also Areale, die typisĖerweise bei der Erkennung von Objekten und ihrer Funktionen beteiligt sind. Interessanterweise waren bei Ausführung dieser SĖaĖaufgabe bei Experten zusätzliĖ zu linken parietalen und temporalen Hirnstrukturen auĖ analoge Strukturen der reĖten Hemisphäre beteiligt. Deshalb vermuten Bilalic et al. qualitativ untersĖiedliĖe Verarbeitung bei Experten im VergleiĖ zu Novizen.

Abbildung 11.2: Beispiele für die Anordnung der SĖaĖęguren in der Arbeit von Bilalic et al. (2010). Um zu bestimmen, ob eine Figur SĖaĖ bot oder niĖt, mussten jeweils die Informationen Identität und Lokation des Angreifers verknüpĞ werden. Diese Annahme wird weiterhin unterstützt durĖ eine Studie, in der die SĖaĖdisplays als niĖt bewusst wahrnehmbare Bahnungsreize (Primes) verwendet wurden (Kiesel, Kunde, Pohl, Berner, & Hoě mann, ŬŪŪų). Obwohl die Bewertung der SĖaĖdisplays die Integration von Identität und Lokation des Angreifers erforderte, konnten Experten SĖaĖdisplays, die nur ŬŪ ms dargeboten wurden, so verarbeiten, dass sie die Information, ob der Angreifer SĖaĖ bietet oder niĖt, extrahierten. Diese Integrationsleistung bei gleiĖermaßen subliminal (untersĖwellig) präsentierten SĖaĖdisplays gelang

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Expertise

SĖaĖnovizen hingegen niĖt. VermutliĖ gelingt SĖaĖexperten diese überaus sĖ nelle Extraktion von sĖaĖbezogener Information, da die SĖaĖdisplays mit bereits existierenden Chunks oder Templates vergliĖen werden, in denen Identität und Lokation von Angreifern bereits integriert sind. Die herausragenden Leistungen von Experten basieren zu einem großen Teil auf dem Abruf gespeiĖerten Wissens über Lösungen in ähnliĖen Situationen. Im Prinzip lösen wir alle die meisten unserer Alltagsprobleme und Alltagsaufgaben so. Wenn wir einmal eine gute Lösung gefunden haben, wenden wir diese wieder und wieder an, ohne erneut naĖ anderen, eventuell besseren Lösungen zu suĖen. Im BereiĖ des Problemlösens wurde der Begriě Einstellung geprägt, um zu besĖreiben, dass dieselben Lösungen ständig wieder verwendet werden und das Finden besserer Lösungen verhindert wird. Bilalic, McLeod und Gobet (ŬŪŪŲ) wiesen einen Einstellungseěekt bei SĖaĖexperten naĖ. Sie präsentierten SĖaĖexperten ein SĖaĖproblem mit zwei mögliĖen Lösungen, einer vertrauten, aber längeren Lösung, und einer ungewöhnliĖen, aber kürzeren Lösung. Die Experten fanden die kürzere Lösung niĖt, obwohl sie beriĖteten, naĖ einer einfaĖeren Lösung gesuĖt zu haben, naĖdem sie die vertraute Lösung gefunden haĴen. In einer Kontrollbedingung war nur die ungewöhnliĖe, kurze Lösung mögliĖ und hier fanden die Experten diese auĖ, d.ȹh. sie waren im Prinzip dazu in der Lage, ein SĖaĖproblem so zu lösen. Analysen von Bliėbewegungsdaten zeigten, dass die Experten, sobald sie die vertraute Lösung gefunden haĴen, weiterhin auf SĖaĖfelder sahen, die eher mit dieser Lösung assoziiert waren. Die Experten konnten siĖ oěensiĖtliĖ beim SuĖen naĖ weiteren Lösungen niĖt von der bereits gefundenen Lösung befreien. Dieselben Einstellungseěekte zeigen siĖ allgemein bei Problemlöseaufgaben naĖ kurzer Übung. LuĖins (ūųŮŬ) stellten ihren Probanden Aufgaben in Form von WasserumsĖüĴversuĖen. DurĖ das UmsĖüĴen von Wasser aus drei Behältern sollte eine bestimmte Wassermenge hergestellt werden. Beispielsweise fasste Behälter A ŬŲ cl, Behälter B űŰ cl und Behälter C ŭ cl und die Probanden sollten Ŭů cl abmessen. Dies ist eine einfaĖe Aufgabe (Behälter A füllen und einmal Behälter C daraus abgießen), die von den meisten Probanden gelöst wurde. LuĖins zeigte, dass diese einfaĖe Lösung nur noĖ von gut einem DriĴel der Probanden gefunden wurde, wenn die Probanden zuvor sĖwierigere Aufgaben trainiert haĴen, die alle naĖ demselben, komplexen SĖema gelöst werden konnten (z.ȹB. dem SĖema fülle B und gieße zweimal C und einmal A ab). Es wird vermutet, dass die alte Lösungsstrategie persistiert und diese Einstellung verhindert, dass andere Lösungen gefunden werden.

Expertise 11.4

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Zusammenfassung

Expertise bedeutet, dass Aufgaben bzw. Probleme in einer bestimmten Domäne sehr gut gelöst werden können. SiĖerliĖ gibt es körperliĖe und kognitive Voraussetzungen (im Sinne von Mindestanforderungen), um Experte in einem BereiĖ zu werden. JedoĖ sind Experten niĖt generell „Wunderkinder“ mit allgemein herausragenden perzeptuellen, kognitiven und motorisĖen Fähigkeiten, sondern sie agieren in BereiĖen außerhalb ihrer Expertise auf einem normalen Niveau. Expertise wird durĖ jahrelanges, intensives Training erworben. DadurĖ entstehen Strukturen im LangzeitgedäĖtnis, die die eěektive Bearbeitung der Aufgaben ermögliĖt. Vor diesem Hintergrund könnte man hinterfragen, ob die hier getroěene Unterteilung in perzeptuelle, kognitive und motorisĖe Fertigkeiten streng genommen überhaupt notwendig ist. Der MeĖanismus, um Experte zu werden, ist vermutliĖ in allen BereiĖen gleiĖ: intensive, jahrelange Übung. JedoĖ ist niĖt jede Ausführung einer Tätigkeit gleiĖ gut geeignet, um besondere Leistungen zu erreiĖen. Im SportbereiĖ beispielsweise gibt es viele Hobbysportler, die sehr viel Zeit mit einer Sportart verbringen, ohne jedoĖ ihre Leistungen auf ein ähnliĖes Level wie Proęs zu steigern. OěensiĖtliĖ ist die Trainingsart entsĖeidend für den Erfolg des Trainings. Ericsson, Krampe und TesĖ-Römer (ūųųŭ) formulierten eine Theorie, wie Training gestaltet sein muss, um besonders eĜzient zu sein, und betonten vier Aspekte. (ū) Der Lerner muss dazu motiviert sein, die Aufgabe auszuführen und seine Leistung zu verbessern. (Ŭ) Das Training muss in Bezug auf die SĖwierigkeit an den Trainingsstand angepasst sein und darf weder zu sĖwer noĖ zu einfaĖ sein, so dass der Lerner naĖ kurzer Instruktion die Aufgabe versteht. (ŭ) Der Lerner sollte unmiĴelbares und informatives Feedbaė erhalten. (Ů) Der Lerner brauĖt die Gelegenheit, dieselbe oder eine ähnliĖe Aufgabe wiederholt auszuführen. Weiterführende Literatur Eysenė, M.ȹW. & Keane, M.ȹT. (ŬŪūŪ). Cognitive PsyĖology. A student’s handbook (Űth Edition). Hove: PsyĖology Press. Gobet, F., Chassy, P., & Bilalic, M. (ŬŪūū). Foundations of Cognitive PsyĖology. Berkshire, UK: McGraw-Hill.

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Ausbliė – Lernen, Wissen, Kognition, Handeln

In diesem einführenden LehrbuĖ haben wir die wiĖtigsten BereiĖe der LernpsyĖologie dargestellt. Eine zentrale Annahme besteht dabei darin, dass Lernen auf der Bildung von Assoziationen beruht. Assoziationen verknüpfen mentale Repräsentationen, die siĖ typisĖerweise auf Objekte oder Ereignisse in der Umwelt beziehen. Zum Beispiel könnten in der operanten Konditionierung Assoziationen zwisĖen Ěeißigem Lernverhalten und dem Lob der Lehrerin gebildet werden. Dabei ist oěensiĖtliĖ, dass siĖ die in den ūū Kapiteln dieses BuĖes besĖriebenen ForsĖungsbereiĖe in der Natur der assoziierten Repräsentationen untersĖeiden. Zum Beispiel werden beim motorisĖen Lernen Bewegungen miteinander assoziiert und deren Ausführung und Abfolge optimiert, während etwa das Kategorienlernen erfordert, dass Assoziationen zwisĖen einzelnen Exemplaren und der Kategorienzugehörigkeit gebildet werden. In vielen lernpsyĖologisĖen Experimenten dient die Assoziationsbildung dem Zweė, unmiĴelbar auf eine Situation angemessen zu reagieren. Zum Beispiel kann iĖ lernen, einen unangenehmen LuĞstoß aufs Auge zu vermeiden, wenn iĖ weiß, dass er durĖ einen Ton angekündigt wird. Der wiĖtige Punkt hierbei ist allerdings, dass Lernen zu Wissen führt, und dass es das erworbene Wissen ist, das zu der oben besĖriebenen Veränderung des Verhaltenspotentials führt. Vor diesem Hintergrund ist die aktuelle LernpsyĖologie durĖ zwei ForsĖungsfragen gekennzeiĖnet. Erstens besteht die Frage, ob Lernen und das dabei erworbene Wissen auĖ unbewusst sein kann oder ob Lernen stets bewusst ist. Diese Frage naĖ der Rolle des Bewusstseins beim Lernen hat ForsĖer zu zahlreiĖen experimentellen Studien angeregt und die LernpsyĖologie im letzten Vierteljahrhundert sowohl theoretisĖ als auĖ empirisĖ wesentliĖ bereiĖert (Shanks, ŬŪūŪ). Die zweite Frage bezieht siĖ auf die Natur der Assoziationen selbst. Eine MögliĖkeit besteht darin, dass erworbene Assoziationen ledigliĖ automatiA. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6_12, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

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Ausbliė

sĖe Verbindungen zwisĖen mentalen Repräsentationen sind, die aber ungeriĖtet und dadurĖ letztliĖ völlig inhaltsfrei sind. In diesem Sinne wären Assoziationen metaphorisĖ gesproĖen gewissermaßen das Grundgerüst des mensĖliĖen Denkens, aber das eigentliĖe Gebäude der Kognition müsste dann aus anderen, niĖt-assoziativen Bausteinen bestehen, d.ȹh. es müsste zwei qualitativ versĖiedenartige kognitive MeĖanismen geben: assoziativ und niĖt-assoziativ. Als Alternative zu diesem dualen Ansatz gibt es aber auĖ die theoretisĖe Vorstellung, dass Assoziationen geriĖtet und damit inhaltliĖ strukturiert sind, indem sie etwa niĖt nur zwei (oder mehr) Repräsentationen miteinander verknüpfen, sondern dabei auĖ eine KausalriĖtung repräsentieren (Waldmann, ŬŪŪŲ). Dieser theoretisĖe Ansatz geht davon aus, dass selbst bei den einfaĖsten Formen der Konditionierung Kausalwissen erworben wird. SolĖe Ansätze gehen weit über eine sehr enge Auslegung des Assoziationskonzepts hinaus und führen insbesondere diejenigen BereiĖe der LernpsyĖologie, die traditionell mit dem Begriě „Konditionierung“ verbunden sind, in die MiĴe der aktuellen ForsĖungsthemen der KognitionspsyĖologie (Shanks, ŬŪūŪ; Waldmann, ŬŪŪŲ). Die Lernpsychologie umfasst aber auch eine Reihe von weiteren ForsĖungsgebieten, die weniger stark in der assoziationistisĖen Tradition stehen, z.ȹB. dem motorisĖen Lernen oder der ExpertiseforsĖung. TatsäĖliĖ ist Lernen ein zentrales ForsĖungsthema der KognitionspsyĖologie, da Lernen die Grundlage für GedäĖtnis, Wissen, Kategorisierungsprozesse bei der Wahrnehmung, Motorik, SpraĖe sowie komplexere Urteils- und EntsĖeidungsprozesse liefert. Die elementaren MeĖanismen des mensĖliĖen Lernens sind demnaĖ von größter theoretisĖer Bedeutung, und Fragen naĖ der Natur von Assoziationen und der Rolle des Bewusstseins beim mensĖliĖen Denken sind aus der PsyĖologie niĖt mehr wegzudenken. Neben dieser großen theoretisĖen Bedeutung der LernpsyĖologie für die aktuelle KognitionsforsĖung ist aber natürliĖ auĖ der fundamentale Beitrag der LernpsyĖologie in wiĖtigen praktisĖen Fragen zu nennen. Wenn wir Lernen als Veränderung des Verhaltenspotentials betraĖten, dann legt das auĖ die MögliĖkeit nahe, Verhalten durĖ Anwendung lernpsyĖologisĖer Prinzipien systematisĖ zu modięzieren. Die wiĖtigsten Anwendungen liegen wohl im BereiĖ der PsyĖotherapie und der Pädagogik. In diesem einführenden LehrbuĖ zur LernpsyĖologie konnten wir selbstverständliĖ nur einen ganz kleinen Einbliė in TeĖniken der verhaltenstherapeutisĖen Behandlung geben. Hier sind die Leserinnen und Leser auf LehrbüĖer der KlinisĖen PsyĖologie verwiesen. Für Anwendungen im BereiĖ der Instruktion des mensĖliĖen Lernens (d.ȹh. dem Lehren, etwa im sĖulisĖen Kon-

Ausbliė

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text) sowie des Umgangs mit SĖülern im UnterriĖt können wir hier nur auf LehrbüĖer zur PädagogisĖen PsyĖologie verweisen.

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StiĖwortverzeiĖnis

ABC-Theorie ŰŲ–űū abergläubisĖes Verhalten ŭų Actionspiele ūŬű Adipositas ŰŪ aggressives Verhalten űŭ, űůȹff., ūŬű ÄhnliĖkeitsvergleiĖ ųŲ Alkoholismus ůųȹf., űŲ amnestisĖe GedäĖtnisstörung ųū Angst ŭůȹf., ůŭȹff., ůų, űŲ anteriorer cingulärer Kortex ūŪŮ antizipative Verhaltenssteuerung Űŭ ArbeitsgedäĖtnis ūŪŮ, ūŪŲ, ūŬŲ Assoziation Deęnition ūŬ, ūŰ komplexe A. ŭū, ŭű, ŮŬ Reiz-Reaktions A. ūŭ, siehe auĖ Stimulus-Reaktions Assoziation Stimulus-Reaktions, S-R A. ūŭ, ŬŪ–Ŭů, Ŭų, ŮŪȹff. Stimulus-Stimulus, S-S A. ŬŪ, ŬŰ, Ŭų, ŮŪ, Űů Assoziationismus ūŬ, ūŮ assoziationistisĖe Lernmodelle ūŰ assoziatives Lernen ūŰȹf., ūųȹff., ŭū, Ůūȹf., Ůŭȹff., ůŭȹff., Ųŭ, ūŪŬ Aufmerksamkeit ŬŰ, ůų, űŰȹf., ŲŪ, ūŪŮ, ūūŬ, ūūů Auslösereiz ūŭ, Űů Auto-Shaping siehe Selbstausformung Aversionstherapie ůŭ, ůŲȹf.

Basalganglien ųū, ūŪŮ, ūūų Basic Action Concepts ūŬŮ Basisebene ųű, ųų bedingter ReĚex ūŭ, ūų Begriěsbildung ųŰ Behaviorismus ūŭȹf., ŬŪ, ŰŮ Belohnung ūű, ūų, Ŭů, ŭŰ, ŭŲ, ŮŪ, ůŭ, ůűȹf., Űŭȹff., űŰ BeobaĖtungslernen ūű, űŭȹff. Bestrafung ūų, Ŭŭȹff., ŭŰ, ůŭ, ůŲȹf., Űŭ stellvertretende B. űűȹf. Bewegungsinitiierung ūūŭ Bewegungssequenz ūūŬȹf., ūūů, ūŬŪ, ūŬŮ Bewusstsein ūŮ, ūŰ, Ųů, ųŬ, ūŭŭȹf. bidirektionale Relationen ŰŰ–űū biologisĖe Prädisposition (Preparedness) ŭū, Ůūȹff., ůŬ biologisĖe Relevanz Ůū Bloėierung ūŰ, Ŭű, Ůŭ, Ůűȹff., ůŪ, ůŬ

Bahnungsreiz (Prime) ūŬų Bandura űŭ, űů–Ųū

de Groot ūŬűȹf. De-Aěerenzierung ūūŭ

Cerebellum ūūų Chaining siehe VerkeĴung von Verhalten Chorea Huntington ųū Chunks ūūů, ūūű, ūūųȹff., ūŬŲ, ūŭŪ closed-loop ūūŪ, ūūŮȹff. Compound-Reiz Ůű Cue-Outcome Learning siehe Hinweisreiz-Konsequenz Lernen

A. Kiesel, I. Koch, Lernen, DOI 10.1007/978-3-531-93455-6, © VS Verlag für Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2012

148 Depression ůŭ, ůŰȹf. Devaluations-Experiment ŮŪ direkter Test Ųųȹff. direktes Lernmaß ŲŮȹf. Diskrimination ŭū, ŭůȹf., ŮŬ Diskriminationslernen Ŭů, ŭŰȹf., ųů diskriminativer Reiz Ŭů, ŭŲ Dissoziation ŲŮ, ŲŰ, Ųųȹff., ūŪŮ DrogenmissbrauĖ űŲ Eěekte antizipierte E. ŰŰ–Űų distale E. ŰŰ proximale E. ŰŰ Eěerenzkopie ūŪų Einstellung ūŭŪ Empathie űů Entspannungsverfahren ůů Ergebnisrüėmeldung ūūū erlernte Hilflosigkeit ůŰȹf. Erwartung ŬŪ, Ŭů, Ŭų, ŭŬȹf., ŭųȹf., ŮŬ, Űű, űű Erwerb Ŭů, ŭūȹff., Ůųȹf., ůŬȹf., ŰŰ–Űų, ūŪŬ, ūūŰ evaluative KonditionierungȺ/Ⱥevalutives Konditionieren ūų, ŬŰ, Ŭų, Ųŭ exekutive Kontrollfunktionen ūŬű exemplarbasierte Repräsentation ųű, ūŪŬ Exemplar-Theorie ųűȹf., ūŪŬ, ūŪů Expertise ūű, ūŬŭ–ūŭū, ūŭŮ explizites Lernen ŲŮ, ųū, ūŪŮ, ūūų, ūŬū Expositionstherapie ůŮ Feedbaė ŲŰ, ūŪű, ūŪų–ūūŭ, ūūű, ūŬů, ūŭū Fertigkeit ūūȹf., űű, ūŪűȹff., ūŬŭ, ūŭū Fertigkeitserwerb ūŪű, ūūů, ūŬū, ūŬŭ freier Abruf Ųů, ųŪ

StiĖwortverzeiĖnis funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) űŮ, ųŬ, ūŬŪ GedäĖtnis, GedäĖtnisprozesse űŰȹf., ŲŪ, ųűȹff., ūūŭȹff., ūŭŮ Generalisierung ŭū, ŭůȹf., ŮŬ, ŰŪ, ųů Gesetz der Wirkung ūŭ, Ŭů Gewalt in Medien űŲ Grammatik Finite-State G. Ųů, ŲŲ künstliĖe G. Ųů Grammatiklernen impliztes G. Ųů, ŲŲ Handlungs-Eěekt Lernen Űŭ, űū Handlungs-Eěekt Relationen ŮŪ, Űů–űū, ūŬŮ Handlungsstruktur ūŬŮȹf. hierarĖisĖes Netzwerk ųųȹf. Hinweisreiz-Konsequenz Lernen (Cue-Outcome Learning) ūų, ŬŰȹf., Ŭų Hippokampus ųū, ūŬŪ Hull ūŪūȹf. Hypothesentesten ŲŮ, ūŪŮȹf. ideomotorisĖes Prinzip Űŭ, Űů–ŰŲ, űŪȹf. Imitation űŭ–űŲ, ŲŪ Imitationslernen űŭ, siehe auĖ BeobaĖtungslernen Imitationsverhalten űŮ–űŲ implizites Lernen Ųŭȹff., ūŪŮ, ūūű indirekter Test Ųųȹff. indirektes Lernmaß ŲŮȹff. Informationskriterium ųŪȹf. instrumentelles Verhalten ūŮ, ŬŬ intentionales Handeln ŰŲ, űŮ, ūŪű internales Modell ūŪų, ūūű inverse Modelle ūūű Ist-Wert ūŪų

StiĖwortverzeiĖnis Kamin Ůű, ůŪ Kategorie ad-hoc K. ųŲ künstliĖe K. ūŪū natürliĖe K. ųű, ūŪū Kategorien ūű, ŬŰ, ųůȹff. Kategoriengrenzen ųŰ, ūŪŮ Kategorienlernen ųů–ūŪů, ūŪŲ, ūŭŭ Kategorienzugehörigkeit ŲŲ, ųŰ, ūŪūȹf., ūŭŭ Kategorisierung ähnliĖkeitsbasierte K. ųŲȹf., ūŪū theorienbasierte K. ųŲȹf. kausale Strukturen ūŰ kausale Wirkung ūŰ Kausalitätslernen Ůű Kausalurteil Ŭűȹf. klassisĖe Konditionierung ūŭ, ūů, ūųȹff., ŭūȹff., Ůŭȹff., ůŭȹff., Űů, űŲ, Ųŭ klassisĖes Konditionieren höherer Ordnung ŭŲ, ŮŬ kleiner Albert ŭůȹf. Kleinhirn ūūų knowledge of performance ūūŪ knowledge of result ūūŪ Kognition situierte K. ųŲ KognitionspsyĖologie ŮŪ, ŰŮ, ųŬ, ūŭŮ kognitive Karte Űů Kognitivismus ūŮ, ūŰȹf. Kompatibilität Űű, ūūŲ konditionierte emotionale Reaktion, CER Ůű konditionierte Inhibition Ůŭ, ŮŰ konditionierte Reaktion, CR ūŭ, Ŭūȹf., ŭūȹff., Ůű, ůŭȹf. konditionierter Reiz Ŭ. Ordnung ŭŲ konditionierter Stimulus, CS Ŭūȹff., ŭūȹff., Ůŭȹff., ůŭȹf., Ųŭ, ŲŲ

149 Konsequenz negative K. Ŭŭ, Ŭů, ŭŰ, ůŭ, ŰŪ, Űŭ, űŲ positive K. ŬŪ, ŬŬ, Ŭů, ŭůȹf., ůųȹf., Űŭ, űŲ Kontextabhängigkeit ųűȹf. Kontiguität Ůŭ–ŮŰ, ůū Kontingenz ūű, Ůŭȹff., ůų, Ųŭȹf., Ųűȹff., ųū Kovariation Ųůȹf. Kovariationslernen ŲŲ, ųū künstliĖe Intelligenz űŪȹf. Labyrinth Űŭȹff., űū LangzeitgedäĖtnis ųų, ūŪů, ūŬŮ, ūŬŲ, ūŭū latente Inhibition ůū latentes Lernen Űŭ, űū law of eěect ūŭ, Ŭů Lernen L. am Modell űŭ, űů, űŲ assoziatives L. ūŰȹf., ūųȹff., ŭū, Ůū–Ůů, ůŭȹff., Ųŭ, ūŪŬ BeobaĖtungsl. ūű, űŭȹff. Deęnition ūūȹf., Űů Diskriminationsl. Ŭů, ŭŰȹf., ųů explizites L. ŲŮ, ųū, ūŪŮ, ūūų, ūŬū Handlungs-Eěekt L. Űŭ, űū Hinweisreiz-Konsequenz L. (Cue-Outcome L.) ūų, ŬŰȹf., Ŭų Imitationsl. űŭ, siehe auĖ BeobaĖtungslernen implizites L. Ųŭȹff., ūŪŮ, ūūű intentionales L. ŲŮ inzidentelles L. ŲŮ, ūŬū Kategorienl. ųů–ūŪů, ūŪŲ, ūŭŭ Kausalitätsl. Ůű Kovariationsl. ŲŲ, ųū motorisĖes L. ūű, ŲŲ, ųŬ, ūŪűȹff., ūŭŭȹf. One-Trial L. Ůūȹf., ůŮ perzeptuelles L. ŲŲ, ųŬ

150 Reaktions-Konsequenz L. (Response-Outcome L.) ūų, ŬŰȹf., Ŭų, ŮŰ Sequenzl. ŲŰ–ųū, ūūű, ūŬū unbewusstes L. ūű, Ųŭȹff., ūŭŭ Vermeidungsl. ūů, ůŭ Lernkurve Ůųȹf., ūūů Lernrate Ůų, ůū Lernverlauf ŭū, Ůŭ, ŮŲ, ūŪŭ logisĖe SĖlussfolgerung ūŰ LösĖung ŭūȹff., ŮŬ, ŮŲȹff., ůŬ LösĖungsphase ŭŭ, Ůų medialer SĖläfenlappen ųū, ūŪŮ Morbus Parkinson ųū Motivation ůů, ůŲ, űŰȹff., ŲŪ motorisĖe Reproduktionsfähigkeit űŰ, ŲŪ motorisĖes Lernen ūű, ŲŲ, ųŬ, ūŪűȹff., ūŭŭȹf. motorisĖes Programm ūūŪ, ūūŬ– ūūű, ūūų, ūŬū Mowrer ůŭ, ůů Münzverstärkung (Token Economy) ůŭ, ůűȹf. Mustererkennung ūŬů NaĖahmungslernen siehe BeobaĖtungslernen Netzwerk hierarĖisĖes N. ųųȹf. semantisĖes N. ūŪū neutraler ReizȺ/ȺStimulus, NS ūŭ, Ŭūȹf., ŬŮ, ŬŰ, ŭů, ŭŲȹf., Ůū, ůŮ okzipitaler Kortex ūŬŪ One-Trial Learning Ůūȹf., ůŮ open-loop ūūŪ, ūūŬ–ūūů, ūūų operante Konditionierung ūŮȹf., ūųȹff., ŭūȹff., Ůŭȹff., ůŭȹff., Űŭ, űűȹf., ŲŲ, ūŭŭ

StiĖwortverzeiĖnis Pädagogik ų, ūű, ūŭŮ Parietalkortex ūūų Pavlov ūŬȹff., ūųȹff., ŬŲ, ŭŭ, ŭŲ PavlovsĖer Hund ūŭ, ūų, ŭŲ Performanz Űů, űŰ, űŲ perzeptuelles Lernen ŲŲ, ųŬ Pferd Hans, der kluge Hans ūŬ Phobie ůŭȹf., űŲ Pop-Out SuĖe ūŬŰ Positronenemissionstomographie (PET) ųŬ, ūūųȹf. Potenzgesetz der Übung ūūŮ Prädiktor ŭŬ, Ůŭ, Ůűȹf., ŲŪ präfrontaler Kortex ūŪŮ prämotorisĖe Areale, prämotorisĖer Kortex űŮ, ūūų Premaė-Prinzip ŰŪ Preparedness ŭū, ŮŲ, ůŮ, siehe auĖ biologisĖe Prädispositon primär-motorisĖer Kortex ūūų Prime ųų, ūŬų Problemlösen ūŭŪ progressive Muskelrelaxation ůů Proposition Ŭų Propriozeption ūūŪ, ūūŬ Prototyp ųűȹff., ūŪŬ, ūŪů Prototypen-Theorie ųűȹf., ūŪŬ, ūŪů Prozeduralisierung ūūŮ Prozess-Dissoziations-Prozedur ųŪ PsyĖotherapie ūŭŮ Rätselbox ŬŪ Reaktions-Eěekt Assoziation ŭŲ, ŮŪ Reaktions-Eěekt Erwartung ŭųȹf., ŮŬ ReaktionskeĴe ŭűȹff. Reaktions-Konsequenz Lernen (Response-Outcome Learning) ūų, ŬŰȹf., Ŭų, ŮŰ ReĚex bedingter R. ūŭ, ūų, siehe auĖ konditionierte Reaktion

StiĖwortverzeiĖnis konditionierter R. ūų, siehe auĖ konditionierte Reaktion Regelung ūŪű, ūŪųȹf., ūūů Rescorla ūŰ, ŭųȹf., Ůůȹf., ŮŲ–ůŬ, Ųŭ Rescorla-Wagner Modell Ůŭ, ŮŲ–ůŬ respondentes Verhalten ūů, ŬŬ Response-Cost ůŲ Response-Outcome Learning siehe Reaktions-Konsequenz Lernen Rezeptionsparadigma ūŪūȹf. Rüėmeldung ūŪū, ūŪųȹff., ūūŭ Rüėwärts-Bloėierung ūŰ, ŮŲ SĖaĖ ūŪŲ, ūŬŭ, ūŬű–ūŭŪ SĖema Abruf (Recall) S. ūūű Wiedererkennens (Rekognitions) S. ūūű SĖematheorie ūūŰȹf., ūŬū Selbstausformung (Auto-Shaping) ŭų Selbstbelohnung ŰŪ Selbstbestrafung ŰŪ Selbstkontrolle ůŭ, ůųȹf. Selbstmanagementtheorien ůųȹf. Selbstverletzung ůų Selbstverstärkung ŰŪ Selektionsparadigma ūŪū, ūŪŭ Seligman Ůū, ůŰ semantisĖes Netzwerk ūŪū Sensibilisierung ŭŰ Sensitivitätskriterium ųŪ sensorisĖes Vorkonditionieren ŭŲȹf., ŮŬ, Űů Sequenzlernen ŲŰ–ųū, ūūű, ūŬū Shaping siehe Verhaltensformung situationsabhängig Űŭ, ŰŲ–űŪ situierte Kognition ųŲ Skinner ūŮ, Ŭŭ, Ŭů, ŬŲ, ŭŭ, ŭŲȹf. Skinner-Box ūŮ, Ŭŭ, ŭŰ Soll-Wert ūŪų

151 soziales Lernen siehe BeobaĖtungslernen sozial-kognitives Lernen űů, siehe auĖ BeobaĖtungslernen sozial-kognitve Lerntheorie űŭ, űŰ–ŲŪ Spiegelneurone űŮ Spontanerholung ŭŭ SpraĖerwerb Ųŭ stellvertretende Bestrafung űűȹf. Steuerung Űŭ, ŰŲ–űū, ŲŰ, ŲŲ, ųūȹf., ūŪű, ūŪų–ūūŭ Steuerung komplexer Systeme ŲŰ, ŲŲ Stimuluskontrolle ŰŪ Stimulus-Response, S-R Verbindung ŬŪȹff., Ůū, siehe auĖ S-R Assoziation Stimulus-Response-Konsequenz, S-R-K Verbindung ŬŪȹff. Stimulus-Stimulus, S-S Assoziation ŬŪ, ŬŰ, Ŭų, ŮŪ, Űů Strukturalismus ūŮ Suizid űŭ, űųȹff. supplementär-motorisĖes Areal (SMA) ūūųȹf. systematisĖe Desensibilisierung ůů Templates ūŬŲ, ūŭŪ Temporalkortex ūŪŮ, ūŬŪ Thorndike ūŬȹff., ūųȹf., Ŭů, ŬŲ ThorndikesĖe Katze ūŭ, ŬŪ Token Economy siehe Münzverstärkung Tolman Űŭȹff. Training ŭŮ, ůŰȹf., ŰŮ, ūūů, ūŬŭ, ūŬůȹff., ūŭū Transfer Ųű, ūūŬȹf., ūūŰ Typikalitätsgradient ųŰ unbewusstes Lernen ūű, Ųŭȹff., ūŭŭ unbewusstes Wissen ųŬ

152 unkonditionierte Reaktion, UR Ŭūȹf., ŭų, Ůű, ůŭ unkonditionierter Stimulus, US ūŭ, Ŭūȹff., ŭūȹff., Ůŭȹff., ůŭȹff., Ųŭ Verhaltensformung (Shaping) ŭŲȹf. Verhaltenspotential ūūȹf., Űů, ūŭŭȹf. Verhaltenstherapie ūű, ůŭȹff., ūŭŮ VerkeĴung von Verhalten (Chaining) ŭŲ Vermeidungslernen ūů, ůŭ Verstärker ŬŮȹff., ŭŮ, ŭŲȹff., ŮŮ, ŮŰ, ůűȹff. V., ęx ŭŮ primärer V. ŬŮ sekundärer V. ŬŮ, ŭŲ variabel ŭŮ Verstärkung Ŭŭȹff., ŭŭȹff., ŮŰ, ůűȹff., ŰŮ, űűȹf. intermiĴierende V. ŭŭȹf. Intervallverstärkung ŭŮ, ŭų kontinuierliĖe V. ŭŭ negative V. ŬŮ, Ŭų, Ůŭȹf. positive V. Ŭŭȹf., ŬŲ, ůű, ŰŪ Quotenverstärkung ŭŮ stellvertretende V. űű

StiĖwortverzeiĖnis Verstärkungserwartung űŲ Verstärkungsplan ŭŭȹf. VersuĖ und Irrtum ŬŪ visuelle SuĖe ūŬŰ Vorprogrammierung ūūŭ Vorwärts Modelle ūūű Watson ūŭ, ŭů Werther-Eěekt űųȹf. Wiedererkennenstest ųŪ Wissenserwerb ūű, ųůȹff. Zusammengehörigkeit (belongingness) Ůū Zwei-Faktoren-Theorie von Mowrer ůŭ, ůů