160.635 (21W) Kognitive Modellierung
Überblick
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Cognitive Modelling
- LV-Art Seminar (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 12 (35 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 14.10.2021
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
- Verständnis der grundlegenden Vor- und Nachteile formaler Modelle in der Kognitionspsychologie
- Erarbeiten eines Modellierungsansatzes bis hin zur selbständigen Schätzung des Modells für einen Beispieldatensatz
Lehrmethodik
Vorlesungseinheiten; Diskussionen und Tutorientermine; Seminararbeit
Inhalt/e
Modellierungsansätze in der Psychologie erlauben eine formale Repräsentation substantieller theoretischer Annahmen. Die Themenfelder, an denen ausgewählte Modelle im Seminar kennengelernt und erprobt werden sollen, umfassen (1) unbewusste Informationsverarbeitung bei sozialen Vorurteilen, (2) einfache, perzeptuelle und komplexe, konzeptuelle Entscheidungen und (3) Kategorisierung und Konzeptbildung. Unter den grundlegenden Modellierungsansätzen werden multinomiale Verarbeitungsbaummodelle, Modelle sequentieller Evidenzakkumulation und algorithmische Modelle behandelt. Aufbauend auf einführenden Einheiten zu den Grundlagen der Ansätze, wird in Übungseinheiten die Schätzung einzelner Modelle an Beispieldatensätzen praktisch umgesetzt.
Erwartete Vorkenntnisse
Empfehlenswert Statistik III absolviert zu haben
Literatur
Busemeyer, J. R. & Diederich, A. (2009). Cognitive Modeling. Thousand Oaks: Sage.
Erdfelder et al (2009). Multinomial Processing Tree Models. A review of the literature. Journal of Psychology, 217, 108-124.
Farrell, S. & Lewandowsky, S. (2018). Computational Modeling of Cognition and Behavior. Thosand Oaks: Sage. [ Exercises ]
Gigerenzer, G. & Brighton, H. (2009). Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences. Topics in Cognitive Science, 1, 107-143.
Ratcliff, R., Smith, P. L., Brown, S. D., & McKoon, G. (2016). Diffusion Decision Model: Current Issues and History. Trends in Cognitive Sciences, 20, 260-281.
Intendierte Lernergebnisse
- advantages and disadvantages of formal models in cognitive psychology
- Erarbeiten eines Modellierungsansatzes bis hin zur selbständigen Schätzung des Modells für einen Beispieldatensatz
Literatur
Busemeyer, J. R. & Diederich, A. (2009). Cognitive Modeling. Thousand Oaks: Sage.
Lewandowsky, S. & Farrell, S. (2011). Computational Modeling in Cognition. Principles and Practice. Thosand Oaks: Sage.
Erdfelder et al (2009). Multinomial Processing Tree Models. A review of the literature. Journal of Psychology, 217, 108-124.
Forstman, B. U., Ratcliff, R. & Wagenmakers, E.-J. (2016). Sequential Sampling Models in Cognitive Neuroscience: Advantages, Applications, and Extensions. Annual Review of Psychology, 67, 641–666.
Gigerenzer, G. & Brighton, H. (2009). Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences. Topics in Cognitive Science, 1, 107-143.
Ratcliff, R., Smith, P. L., Brown, S. D., & McKoon, G. (2016). Diffusion Decision Model: Current Issues and History. Trends in Cognitive Sciences, 20, 260-281.
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
Seminararbeit & aktive Mitarbeit
Prüfungsinhalt/e
In der Seminararbeit sollte ein selbst ausgesuchtes Modell für publizierte Daten umgesetzt werden und die Originalergebnisse sollten nachgeschätzt werden. In Frage kommende Originalarbeiten finden Sie in Moodle. Die Grundlagen der Modellierungsansätze werden im SE behandelt und umfassen: (1) Multinomiale Verarbeitungsbaummodelle, (2) Sequentielle Evidenzakkumulationsmodelle und (3) Simulation einfacher Heuristiken.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Psychologie
(SKZ: 840, Version: 12W.4)
-
Fach: Forschungsmethoden und Evaluation
(Pflichtfach)
-
Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden (
0.0h SE / 4.0 ECTS)
- 160.635 Kognitive Modellierung (2.0h SE / 4.0 ECTS)
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Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden (
0.0h SE / 4.0 ECTS)
-
Fach: Forschungsmethoden und Evaluation
(Pflichtfach)