Analyse und Modellierung von Lernprozessen zur antizipativen Verhaltenssteuerung

• Antragsteller: Professor Dr. Joachim Hoffmann
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 1998 bis 2006
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5124598

Ziel des Projektes ist die Aufklärung und Simulation von Lernprozessen zum Erwerb von Handlungswissen. Es werden Lernalgorithmen zu "Antizipativen Classifier Systems" (ACS, Stolzmann, 1997) entwickelt und Humanexperimente zum Erwerb von Handlungswissen durchgeführt. In der bisherigen Arbeit lag der Schwerpunkt bei der Weiterentwicklung des ACS und dessen Anwendung auf Standardprobleme des Machinellen Lernens. Dabei ist es gelungen, das ACS als wichtigen Lernalgorithmus im Bereich des Maschinellen Lernens einzuführen. Im weiteren Verlauf des Projektes steht die Überprüfung der Fähigkeit eines ACS zur Simulation organismischen Lernens im Vordergrund. Es sollen die Ergebnisse ausgewählter Tierexperimente ebenso simuliert werden, wie die Wirkung verschiedener Lernbedingungen auf menschliches Lernen in durchzuführenden Experimenten. Im Ergebnis werden die, organismisches Handlungs-Lernen bedingenden Komponenten in ACS implementiert und ihr prinzipieller Einfluß auf Lernprozesse simuliert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen