Die Modellierung prädiktiver Analogien durch heuristikgesteuerte Theorieprojektion

• Antragsteller: Professor Dr. Kai-Uwe Kühnberger
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2005 bis 2011
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 17445615

Obwohl es eine relativ lange Tradition der Forschung über Analogien gibt, existieren nicht sehr viele formale und algorithmische Theorien bezüglich analoger Schlüsse. Dieses Projekt will diese Lücke schließen und Analogien, analoge Schlüsse und einige mit Analogien verwandte Phänomene (wie beispielsweise analoges Lernen) auf eine mathematisch und formal fundierte Grundlage stellen. Methodisch wird hierzu die heuristikgesteuerte Theorieprojektion benutzt, ein Ansatz, der algorithmisch angewendet eine generalisierte Theorie der Quell- und Zieldomäne liefert. Im Mittelpunkt der Untersuchungen werden sowohl formal-syntaktische Eigenschaften der Theorieprojektion, als auch die Entwicklung einer formalen Semantik für Analogien stehen. Praktische Anwendungen fokussieren insbesondere auf die Modellierung prädiktiver analoger Schlüsse, Analogien innerhalb einer Lernumgebung für Schulmathematik und auf die Modellierung analogen Lernens. Wesentliche Beiträge zur aktuellen Forschung, die von diesem Projekt erwartet werden können, sind Repräsentationsformalismen für Analogien, sowie Ansätze einer denotationellen Semantik für Analogien, die eine neue Perspektive auf den Phänomenbereich erlauben. Zudem werden neue Algorithmen für analoge Schlüsse entwickelt, die es ertauben, die Theorie auch in der praktischen Anwendung zu testen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Privatdozent Dr.-Ing. Helmar Gust