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Verarbeitungsarchitektur von dualem Gedächtnisabruf nach Übung

Fachliche Zuordnung Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
Förderung Förderung von 2015 bis 2019
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 286839126
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

In diesem Projekt entwickeln wir ein Modell der Dual-Task-Verarbeitung für den zielgerichteten Abruf von Informationen aus dem Langzeitgedächtnis. In einer beispielhaften Cued-Recall-Situation üben Versuchspersonen den Abruf von zwei Reaktionen auf einen einzigen Cue (d.h. Dual-Retrieval-Übung auf einen Cue), wobei Farbwörter präsentiert werden und die Versuchspersonen einen manuellen Tastendruck und eine stimmliche Reaktion ausführen. Das entwickelte Set-Cue-Bottleneck-Modell geht von den folgenden Merkmalen des dualen Abrufs aus: (1) additive perzeptuelle, abrufbare und motorische Verarbeitungsstufen; (2) parallele Verarbeitung von Cue und Antwort in den perzeptuellen und motorischen Stufen; und (3) Verarbeitung in der Abrufstufe auf der Set-Cue-Ebene mit unveränderlichen Abruf-Bottleneck-Eigenschaften. Diese Set-Cue-Ebene stellt den Abruf von Knoten für jeden Cue und die jeweilige Aufgabenstellung dar; auf dieser Ebene existieren Set-Cue-Knoten separat für jede Paarung von Aufgabenstellung und Abruf-Cue. Wichtig ist, dass das Set-Cue-Engpass-Modell nach der Übung des dualen Abrufs quantitative Vorhersagen zu zwei Aspekten ermöglicht: (1) cue-spezifische Abrufüberlappung, wenn zwei Antworten gleichzeitig abgerufen werden, und (2) wie die Arbeitsgedächtnisbelastung die Bildung dieser erlernten Abrufüberlappung beeinflusst. Grundsätzlich werden die Vorhersagen des Set-Cue-Bottleneck-Modells in der Literatur zum Dual-Retrieval (Praxis) empirisch bestätigt. Während alternative Abrufsituationen (z.B. Einzelabruf von zwei Stichwörtern) zusätzliche Beweise liefern, die mit den Vorhersagen des Modells übereinstimmen, zeigt dieses Modell Eigenschaften, die einzigartig sind und sich von anderen Modellen der Dual-Task-Verarbeitung unterscheiden, wie z.B. dem Engpassmodell der Antwortauswahl.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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