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26.02.15 Björn Rasch,Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 1 Allgemeine Psychologie II Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg 1

Allgemeine Psychologie IIcommonweb.unifr.ch/artsdean/pub/gestens/f/as/files/4660/39088_112615.pdf · } Menschen haben Schwierigkeiten mit formaler Logik (z.B. Modus Tollens) } Aufgabe

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26.02.15 Björn Rasch, Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 1

Allgemeine Psychologie II

Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

1

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Allgemeine Psychologie II

26.02.15 Björn Rasch 2

Woche   Datum   Thema 1  

FQ   Einführung,  Verteilung  der  Termine  

  1 19.2.15 Denken I

2 26.2.15 Denken II

    3 5.3.15 Sprache I

4 12.3.15 Sprache II

19.3.15 --- fällt aus ---

5 26.3.15 Emotion I

    6 2.4.15 Emotion II

7 16.4.15 Emotion III

8 23.4.15 Motivation I

9 30.4.15 Motivation II

10 7.5.15 Volition und Handlungssteuerung

14.5.15 --- Auffahrt ---

    11 21.5.15 Bewusstsein

12 28.5.15 Wiederholung und Fragen

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Denken

}  Denkpsychologie befasst sich mit den inneren (mentalen) Prozessen der Verarbeitung von Informationen. }  Denken als höhere kognitive Funktion

}  Umfasst „niedrigere“ kognitive Funktionen (u.a. Aufmerksamkeit, Mustererkennung, bildhafte Vorstellung)

}  Setzt Wissen voraus (z.B. Rechenregeln zum Lösen einer Gleichung)

}  Definitorische Aspekte des Denkens }  Mental ablaufender Prozess der Verarbeitung von Informationen }  Inhalt und Ablauf abhängig von der denkenden Person und dem Kontext }  Denken kann zu einer Handlung führen oder nicht

}  Mentales Durchspielen von Handlungsalternativen

}  Denkprozesse können Gegenstand des Denkens sein }  Metakognition

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Denken

}  Deduktives Schlussfolgern }  Induktives Schlussfolgern }  Problemlösen

}  Einfaches Problemlösen }  Komplexes Problemlösen

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Beispielfrage

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Deduktives Schlussfolgern

}  4 Schlüsse mit Konditionalen

}  Name Schlussfigur gültig? }  Modus Ponens

}  Wenn A, dann C; A àC ca. 95%

}  Denial of Antecedent }  Wenn A, dann C; ¬A à¬C ca. 50%

}  Acceptance of Consequent }  Wenn A, dann C; C àA ca. 50%

}  Modus Tollens }  Wenn A, dann C; ¬C à¬A ca. 60%

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}  Nur Modus Ponens und Modus Tollens sind gültig!

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Deduktives Schlussfolgern

}  Auswahlaufgabe nach Wason (1966) }  Drehe diejenigen Karten um, die zeigen können, ob die folgende Aussage

korrekt ist: }  Wenn auf der Vorderseite ein Vokal zu sehen ist, dann ist auf ihrer Rückseite

eine gerade Zahl.

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A Nicht A C Nicht C

Modus Ponens Modus Tollens

89% 16% 62% 25%

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Deduktives Schlussfolgern

}  Auswahlaufgabe von Wason (1966) }  Menschen haben Schwierigkeiten mit formaler Logik (z.B. Modus Tollens) }  Aufgabe besser gelöst mit alltagsrelevanten Inhalten

}  Beispiel: Wenn der Briefumschlag geschlossen ist, dann ist er mit einer 50 Cent Marke frankiert.

}  Aufgabe wird in bestimmten Domänen besser gelöst }  Wenn eine Person Alkohol trinkt, muss sie älter als 18 Jahre alt sein.

¨  Prüfung vor allem bei Leuten, die jünger als 18 Jahre sind (Modus Tollens)

}  Theorie der sozialen Konstrukte: Identifikation von „Betrügern“ in einigen sozialen Domänen evolutionär wichtig.

}  Heuristiken }  Menschen verwenden eher Heuristiken (einfache Faustregeln) anstatt formale

Logik ¨  Induktives Schlussfolgern

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Deduktives Schlussfolgern

}  Prädikatenlogik }  Interne Struktur von Aussagen mit Prädikaten (z.B. ...ist grösser als...) }  Verwendung von Quantoren (z.B. alle, keine, einige) }  Beispiele

}  Karl ist grösser als Thomas (Prämisse 1).

}  Thomas ist grösser als Miriam (Prämisse 2). }  Also ist Karl grösser als Miriam (Konklusion).

}  Alle Menschen sind sterblich (Prämisse 1). }  Sokrates ist ein Mensch (Prämisse 2).

}  Also ist Sokrates sterblich (Konklusion).

}  Häufige Fehler bei }  Alle A sind B (bedeutet nicht: Alle B sind A) }  Einige A sind nicht B (bedeutet nicht: Einige B sind nicht A)

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Deduktives Schlussfolgern

}  Prädikatenlogik }  Beispiel

}  Stellen Sie sich vier Baukästen mit Bauklötzen vor. Für jeden Baukasten gelten folgende zwei Aussagen. Ziehen Sie den richtigen Schluss

}  Alle Zylinder sind rot. Alle roten Objekte sind gross. }  Was folgt daraus für die Grösse der Zylinder?

}  Alle kleinen Objekte sind Quader. Alle kleinen Objekte sind grün. }  Was folgt daraus für die Farbe der Quader?

}  Kein Würfel ist blau. Alle grossen Objekte sind blau. }  Was folgt daraus für die Grösse der Würfel?

}  Kein kleines Objekt ist ein Kegel. Alle kleinen Objekte sind gelb. }  Was folgt daraus für die Farbe der Kegel?

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Induktives Schlussfolgern

}  Menschen treffen oft keine rationalen Entscheidungen. }  Zusätzlich liegen oft nicht genügend Informationen vor. }  Entscheidungen müssen oft schnell getroffen werden.

}  Bsp: Arzt bei einem medizinischen Notfall }  Zeitdruck, Unsicherheit, hohes Risiko

}  Heuristiken }  Einfache Faustregeln, die ohne logische Schlüsse zur

Entscheidung führen }  Effiziente Problemlösestrategie, die fehleranfällig ist

}  Tversky & Kahnemann: kognitive Täuschungen }  Kahnemann: 2002 Nobelpreisträger in

Wirtschaftswissenschaften

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Zwei Denksysteme

}  System 1 }  Schnell, automatisch, immer aktiv, emotional,

stereotypisierend, unbewusst }  Kognitive Leichtigkeit fördert bestimmte

unrealistische Denkweisen

}  Reagiert auf Reizwörter (Priming) }  Denkergebnisse aus System 1 erscheinen uns oft

sehr logisch ¨  Wir sind von ihrer Richtigkeit oft überzeugt

}  System 2 }  Langsam, anstrengend, selten aktiv, logisch,

berechnend, bewusst }  System 2 ist “faul” und “schnell erschöpft” }  Wird nur selten angewendet

¨  Bewusste Entscheidung des “langsamen Denkens”

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Induktives Schlussfolgern

}  Verfügbarkeitsheuristik }  Sterben mehr Menschen durch Flugzeugunfälle oder Autounfälle?

}  Auftretenshäufigkeit von schwerwiegenden Ereignissen wird überschätzt

}  Entscheidung basiert auf Information, die einem am leichtesten in den Sinn kommt }  Beispiel: Famous-Name Effect (Tversky & Kahnemann)

¨  Namensliste mit 19 berühmten Männern und 20 weniger berühmten Frauen ¨  Frage: Mehr Männernamen oder mehr Frauennamen?

}  Hausarbeit in WG / Partnerschaft: Überschätzung der eigenen Mitarbeit ¨  Addition der geschätzten Anteile weit über 100%

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Induktives Schlussfolgern

}  Repräsentationsheuristik }  Kauft ein Herr im Anzug und Aktenkoffer eher NZZ oder den Blick? }  Repräsentativität als Entscheidungskriterium

}  Einfluss von Stereotypen und repräsentativen Attributen }  Einfach und schnell, aber sehr fehleranfällig

}  Anker und Anpassungsheuristik }  Schätzen Sie das Produkt aus 9*8*7*6*5*4*3*2*1. }  Anker liefert Ausgangspunkt / Startwert für Urteil

}  Wieviel Geld möchten spenden? Wären Sie z.B. bereit, 5 $ zu spenden? }  Erst letzte 4 Ziffern der Telefonnummer lernen, dann Grösse von

Mammutbäumen schätzen ¨  Positive Korrelationen

}  Listenpreise bei Immobilienangeboten }  ...

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Induktives Schlussfolgern

}  Beispiel }  Linda ist 31 Jahre alt, sie lebt allein, redet oft freimütig und ist sehr klug.

Sie hat Philosophie studiert und war als Studentin in Fragen der sozialen Benachteiligung ausserordentlich engagiert, ausserdem nahm sie an Anti-Kernkraft-Demonstrationen teil.

}  Frage: Welche Aussage ist wahrscheinlicher? }  Linda ist Bankangestellte. }  Linda ist Bankangestellte und in der Frauenbewegung aktiv.

}  Konjunktionsfehler (conjunction error)

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Induktives Schlussfolgern

}  Die Wahrscheinlichkeit einer Virusinfektion ist p = 0.001. Der Test der Firma Rosartis zur Detektion der Virusinfektion hat folgende Wahrscheinlichkeiten: }  p (false-negative) = 0 (negatives Testergebnis bei Infektion) }  P(false-positive) = 0.05 (positives Testergebnis ohne Infektion)

}  Petra hat ein positives Ergebnis. Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie infiziert ist?

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Induktives Schlussfolgern

}  Von 1‘000 Personen ist Eine infiziert. Von 1‘000 Nicht-Infizierten werden 50 positiv getestet. 100 Personen wurden positiv getestet. Wie viele von ihnen sind vermutlich infiziert?

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Induktives Schlussfolgern

}  Fehler bei der Verwendung von Heuristiken }  Konjunktionsfehler (conjunction error)

}  Wahrscheinlichkeit der Konjunktion zweier Ereignisse ist immer kleiner als die Wahrscheinlichkeit eines Einzelereignisses

}  Basisraten Missachtung (base-rate fallacy) }  A-priori Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses wird missachtet

¨  Bsp.: Autounfälle viel häufiger als Flugzeugunfälle

}  Hohe Sicherheit (over-onfidence) }  Güte des Wissens wird häufig überschätzt

¨  Welche Stadt ist grösser, Islamabad oder Hyderabad? ¨  Obwohl Personen sich 100% sicher sind, ist Entscheidung nicht immer richtig.

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Induktives Schliessen

}  Vorteile von Heuristiken }  Forschungsprogramm: Einfache Heuristiken (Gigerenzer, 1999)

}  Heuristiken als mentale Werkzeugkiste }  Entscheidung über Heuristiken sind schnell, sparsam, und brauchen nur

wenige Informationen.

}  Heuristische Prinzipien }  Suchregeln: Reihenfolge der Informationssuche (zufällig? Rangfolge?) }  Abbruchregeln: Kriterium des Abbruchs der Suche }  Entscheidungsregeln: Wie wird auf Grund der Information entschieden?

}  Rekognitionsheuristik }  Entscheidung auf Basis der Bekanntheit der Information

¨  Führt häufig zu korrekten Urteilen (z.B. Bekanntheit / Stadtgrösse, Aktienkauf)

}  Take-the-Best(TBT) Heuristik }  Entscheidung nach erfolgreicher Suche weniger Prädiktoren

¨  Hamburg oder München grösser? 26.02.15 Björn Rasch, Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 19

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Problemlösen

}  Definition: }  Reduktion der Diskrepanz zwischen einem Ist-Zustand und einem angestrebten

Zielzustand (Soll-Zustand).

}  Operatoren }  Massnahmen zur Reduktion der Ist-Soll Diskrepanz

}  Einfaches Problemlösen }  Ist-Zustand und Soll-Zustand sind klar definiert und bekannt }  Operatoren sind verfügbar und müssen nur richtig eingesetzt werden }  Bsp.: Schach

}  Komplexes Problemlösen }  Ist-Zustand und /oder Soll-Zustand sind nicht klar definiert / unbekannt }  Operatoren zur Problemlösen müssen erst gefunden oder generiert werden }  Mehrstufige Entscheidungen notwendig }  Einfluss von emotionalen / motivationalen Komponenten

}  Bsp.: Bürgermeister einer Stadt 26.02.15 Björn Rasch, Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 20

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Einfaches Problemlösen

}  Informationstheoretischer Ansatz }  Aufgaben mit sequentiellen Problemstellungen

}  Schrittweise Bearbeitung erforderlich }  Ständiger Abgleich zwischen Ist-Zustand oder Problemlöseziel (Soll-Zustand)

}  Beispiel: Tower of Hanoi

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Einfaches Problemlösen

}  Der General Problem Solver (GPS, Newel & Simon, 1972) }  Computerprogramm das einfache Probleme lösen kann }  Operator wird auf ein bestimmtes Objekt angewendet, um einen neuen Zustand

zu erzeugen, der dem Soll-Zustand näher ist. }  Definition Hauptziel + Unterziele, ständiger Vergleich neue Situation und Sollzustand

}  Mittel-Ziel Analyse: Passende Operatoren nacheinander auf Unterziele anwenden }  Rückwärts-Analyse: Problem wird vom Zielzustand aus analysiert.

}  Analogie zum menschlichen Denken }  Informationsaufnahme (Beschreibung des Ist-Zustands) }  Wissensspeicher (Abruf von Operatoren) }  Kognitive Verarbeitung (Analyse von Ist- und Sollzustand)

}  Ausgabe / Handlung (Anwendung der Operatoren)

}  Probleme }  Problemstellung im Alltag zu komplex, Ist-Zustand schwer zu beschreiben }  Probleme im Alltag dynamisch (Veränderung während der Bearbeitung)

}  GPS setzt unbegrenzte Speicherkapazität voraus

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Einfaches Problemlösen

}  Einsichtsprobleme (Gestaltpsychologie) }  Einsicht durch eine Umstrukturierung des Problems (Aha-Erlebnis)

}  Umwandlung von defekter Gestalt in eine gute Gestalt

}  Beispiele }  Verbinde die neun Punkte durch vier

gerade Linien, ohne den Stift abzusetzen

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Einfaches Problemlösen

}  Das Kerzenproblem (Duncker (1953)) }  Aufgabe: Bitte befestigen Sie die Kerze an der Wand }  Hilfsmittel: eine Kerze, eine Schachtel Streichhölzer, eine Schachtel

Reissnägel

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Überwindung von figuralen und / oder funktionaler Gebundenheit von Objekten

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Einfaches Problemlösen

}  Umfüllaufgabe (Luchins & Luchins 1959) }  Drei Wasserbehälter A, B und C stehen zur Verfügung

}  Behälter fassen unterschiedlich Flüssigkeitsmengen, Zielmenge ist angegeben

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Einfaches Problemlösen

}  Denkprozesse bei Einsichtsprozessen }  Vorbereitung: Informationen sammeln, erste Lösungsversuche }  Inkubation: Nach dem Scheitern von mehreren Versuchen Abwendung vom

Problem, Beschäftigung mit anderen Dingen }  Einsicht: Erkennen der Lösung („Aha Erlebnis) }  Bewertung: Lösung wird auf Brauchbarkeit überprüft }  Ausarbeitung: Umsetzung des Lösungswegs

}  Bedingungen }  Überwindung figuraler / funktionaler

Gebundenheit }  Überwindung gelernter / bereits

erfolgreicher Lösungsstrategien

}  Aufmerksamkeit auf die „richtigen“ Aspekte der Aufgabe }  Messung über Blickbewegung möglich

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Einfaches Problemlösen

}  Die Rolle des Schlafs für die Einsichtsbildung }  Aufgabe: Sequentielles Rechenproblem mit versteckter Abkürzung

}  Vor dem Schlaf/Wach Interval 10 Blöcke durchgeführt }  Nach Schlaf/Wach weitere 10 Blöcke durchgeführt

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Wagner et al., 2004

}  Schlaf fördert Einsicht in vor dem Schlaf bearbeitete Probleme

}  Problem liegen lassen und „darüber schlafen“ hilft.

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Komplexes Problemlösen

}  Beispiele }  Computersimulation Lohhausen (Dörner et al., 1983)

}  Stadt mit 3500 Einwohnern, Wohlstand hängt von städtischen Uhrenfabrik ab }  Betrachter ist Bürgermeister von Lohhausen }  Eingriffe: Steuern erhöhen, Wohnungen bauen, Fabrikarbeiter einstellen usw.

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Komplexes Problemlösen

}  Merkmale eines komplexen Problems }  Komplexität

}  Hohe Anzahl an Einzelvariablen und ihren Verknüpfungen }  Hohe Anzahl an Eingriffsmöglichkeiten

}  Vernetztheit }  Veränderung einer Variablen wirkt sich auch auf andere Variablen aus }  Abhängigkeiten erkennen, Nebenwirkungen / Wechselwirkungen erkennen

}  Dynamik }  Dynamischen System entwickelt sich auch ohne Eingreifen des Betrachters }  Zeitdruck, Vorhersagen müssen getroffen werden

}  Intransparenz }  Viele Merkmale der Situation / des Systems sind nicht zugänglich

}  Polytelie }  Mehrere Ziele / Interessen müssen gleichzeitg verfolgt und gegeneinander abgewogen

werden

}  Differentielle Zielstruktur

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Komplexes Problemlösen

}  Vorteile }  Alltagsnähe (Kritik an einfachem Pronlemlösen) }  Anwendbar zur Diagnose und Training von Problemlösekompetenz

}  Beispiel: Assesment Center

}  Computersimulation möglich }  Automatische Datenerhebung, hohe Motivation (Spielfreude), Zeitraffer

}  Nachteile }  Reabilität schwer messbar, da starke Trainingseffekte }  Validität eingeschränkt, wenn Problemlöseerfolg nicht klar definiert ist }  Problemlösefähigkeiten stark situations- und personenabhängig.

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Komplexes Problemlösen

}  Handlungstendenzen und Fehler }  Mangelnde Berücksichtigung zeitlicher Abläufe

}  Zeitliche Vorhersage fällt vielen Personen schwer

}  Vereinfachtes Ursache-Wirkung Denken }  Neben- und Wechselwirkungen werden nicht berücksichtigt

}  Komplexe Wirkungen werden auf eine Ursache reduziert ¨  Führt zu einer isolierten Betrachtung von auffälligen Problemen, Missachtung von Zusammenhängen / wichtigen

Faktoren; Schnelles Wechseln zwischen einzelnen Problemen, obwohl nur halb gelöst

}  Ursachen }  Begrenztheit von Ressourcen / Vergessen

}  Überbewertung des momentan verfolgten Einzelziels }  Vermeidung / Verdrängung von Misserfolg

}  Personenmerkmale }  Einfluss von IQ, wenig Einfluss von Vorwissen }  Einfluss von Emotion: Unterschiedliche Strategien, aber ähnlich erfolgreich

}  Positive Stimmung: Hohe Motivation, mutig, mehr ausprobieren, „durchwurschteln“

}  Negative Stimmung: Stärkeres systematischen Informationensammeln

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Komplexes Problemlösen

}  Komplexes Problemlösen und Intelligenz }  Problemlöse-Tests unterscheiden sich von allgemeinen IQ Tests

}  Intelligenztest misst Geschwindigkeit und Genauigkeit von einzelnen kognitiven Prozessen (konvergentes Denken)

}  Komplexes Problemlösen erfordert vorausschauendes und vernetztes Denken sowie Verfügbarkeit alternativer Handlungsstrategien („operative Intelligenz“)

}  Entscheidend, welche Aspekte von Intelligenz gemessen werden

}  Komplexes Problemlösen und Kreativität }  Kreativität: Fähigkeit neues / ungewöhnliches / originelles zu entwickeln

}  Überschneidung mit Problemlösen }  Setzt divergenten Denken voraus (Findung neuer Assoziationen)

}  Messung der Kreativität }  Verbindung zwischen Worten suchen (Bsp.: Humor-Pech-Nacht) }  Geometrische Formen zur bedeutungshaltigen Form zusammenlegen

¨  Problem: Es gibt keine richtigen oder falschen Antworten

}  Intelligenz und Kreativität als Voraussetzung für komplexes Problemlösen 26.02.15 Björn Rasch, Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 32

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Take-Home Messages

}  Denkpsychologie befasst sich mit den inneren (mentalen) Prozessen der Verarbeitung von Informationen. }  Denken als höherer kognitiver Prozess, umfasst “niedrigere” kognitive Prozesse.

}  Deduktives Schlussfolgern }  Logisches Schlussfolgern auf Basis fest vorgegebener Tatsachen

}  Aussagenlogik, Wahrheitswert und Wahrheitstafeln

}  Formale Aussagenlogik und Syllogismen }  Modus Ponens, Modus Tollens, Acceptance of Consequent, Denial of Antecedent

}  Anwendung der formalen Logik im Alltag (aber auch von Experten) oft schwierig

}  Induktives Schlussfolgern }  Menschen entscheiden oft nicht rational, sondern verwenden Heuristiken

}  Entscheiden oft mit Unsicherheit, Zeitdruck, hohem Risiko }  Entscheidungen mit Heuristiken sind effizient, schnell, benötigen wenige Informationen

}  Verfügbarkeitsheuristik, Repräsentationsheuristik, Ankerheuristik }  Fehler: Conjunction error, base-rate fallacy, overconfidence

}  Rekognitionsheuristik, Take-the-Best (TBT) Heuristik

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Take-Home Messages

}  Problemlösen: Reduktion der Diskrepanz zwischen einem Ist-Zustand und einem angestrebten Zielzustand (Soll-Zustand). }  Operatoren: Massnahmen zur Reduktion der Ist-Soll Diskrepanz

}  Einfaches Problemlösen }  Ist-Zustand und Soll-Zustand sind klar definiert und bekannt

}  Operatoren sind verfügbar und müssen nur richtig eingesetzt werden

}  Sequentielle Probleme vs. Einsichtprobleme }  Problem: Wenig relevant für den Alltag

}  Komplexes Problemlösen }  Ist-Zustand und /oder Soll-Zustand sind nicht klar definiert / unbekannt

}  Operatoren zur Problemlösen müssen erst gefunden oder generiert werden }  Alltagsnähe, Einfluss von Komplexität, Zeitdruck, Emotion, Motivation, IQ etc.

}  Simulationen können zur Diagnose / Training genutzt werden }  Probleme: geringe Reliabilität, Validität fraglich

}  Intelligenz und Kreativität als Voraussetzung für komplexes Problemlösen

26.02.15 Björn Rasch, Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 34

Page 35: Allgemeine Psychologie IIcommonweb.unifr.ch/artsdean/pub/gestens/f/as/files/4660/39088_112615.pdf · } Menschen haben Schwierigkeiten mit formaler Logik (z.B. Modus Tollens) } Aufgabe

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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