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Empirische Pädagogik
Zeitschrift zu Theorie und Praxis erziehungswissenschaftlicher Forschung
Zusammenfassung des Artikels: 1996, 10 (1), 75-107
Alisch, L.-M. (1996). Neue Assessments zur Erforschung Mentaler Modelle. Empirische Pädagogik, 10 (1), 75-107.
Mentale Modelle werden in der vorliegenden Arbeit nicht als Repräsentationen, sondern als Bindeglieder aufgefaßt. Die Entwicklung neuer Assessment-Ansätze stützt sich auf folgende Ergänzungen und Uminterpretationen bereits eingeführter theoretischer Annahmen: Ausgehend von Merkmalen, die vorhanden sein müssen, wenn kognitive Systeme Mentale Modelle erzeugen, wird in Größenordnungen analysiert, wie Modelle aufgebaut, transformiert und in Handlungen eingebettet werden. Dazu erweist sich eine Unterscheidung von phänomenalen und fundamental-algorithmischen Erklärungen als nützlich. Im Rahmen letzterer wird eine geeignete Maschinenkonstruktion angesprochen, die Repräsentationen kategorialer Art hervorzubringen imstande sein könnte. Mit Hilfe dieser Repräsentationen kann Invariantes und Variables an Mentalen Modellen ebenso plausibel gemacht wie ein verbesserter Begriff von Mentalen Modellen als Funktoren begründet werden. Wichtige Eigenschaften solcher Funktoren sind komplexitätstheoretisch analysierbar und stehen mit Funktionen in Verbindung, die Mentale Modelle in Handlungen und Handlungssequenzen Obernehmen. Zu ihrer Aufklärung werden Methoden zur Lösung inverser Probleme Air angemessen gehalten.
Alisch, L.-M. (1996). New Assessment Procedures in Mental Model Research. Empirische Pädagogik, 10 (1), 75-107.
Interpreting mental models not as representations but as complex concatenations, we can base new assessment procedures on the elaboration and sometimes a few changed interpretation of the established theoretical assumptions. If cognitive systems are able to evoke mental models, then one can identify scale orders relevant for the construction and transformation of the models and also for their involvement in actions. The distinction between phenomenal and fundamental-algorithmic explanation is of use here, at least to justify the choice of a computational device, which produces categorical representations. Interpreting these representations as the emerging properties for all the invariant and highly variable aspects of mental models it is possible to give a modified definition of mental models as functors, whose attributes can be analysed under a complexity theoretical view. These attributes correspond to actions and action sequences, which are treated as inverse problems.
Stand: 24.11.03