160.635 (20W) 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 Blended-Learning-Lehrveranstaltung
- Online-Anteil 5%
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 9 (35 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 01.10.2020
- 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 inkl. Einsatz von eLearning-Tools
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 Einheiten zu den Grundlagen der Ansätze, sollen insbesondere aktuelle Anwendungen kritisch diskutiert werden. An Beispieldatensätzen soll die Schätzung einzelner Modelle geübt werden.
Das Seminar ist gleichzeitig als Betreuungskurs für Masterarbeiten im Bereich Allgemeine Psychologie belegbar.
Erwartete Vorkenntnisse
Empfehlenswert Statistik III und IV absolviert zu haben
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.
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)
-
Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden (
0.0h SE / 4.0 ECTS)
-
Fach: Forschungsmethoden und Evaluation
(Pflichtfach)