Prüfung der Invarianzannahme des Prozessdissoziationsmodells beim impliziten Lernen

Verantwortlich

Univ. Prof. Dr. Christoph Stahl christoph.stahl[uk]uni-koeln.de

Weiter verantwortlich

Zeitraum

01.11.2012-31.03.2015

Förderung

Beschreibung

Eine der zentralen, jedoch umstrittenen Annahme der impliziten Lernforschung ist, dass implizitem und explizitem Lernen distinkte Systeme zugrunde liegen. Ziel des hier anvisierten Projekts ist es, Modelle der Prozessdissoziation für die implizite Lernforschung nutzbar zu machen, um so die Annahme distinkter Systeme erneut zu prüfen. In der Prozessdissoziation ist eine implizit zugrunde liegende Annahme, dass automatische (implizite) und kontrollierte (explizite) Prozesse in der Inklusions- und Exklusionsaufgabe invariant sind. Diese implizite, aber zentrale Annahme der Prozessdissoziation soll für die in der Forschung zum impliziten Sequenzlernen häufig eingesetzte Generierungsaufgabe mithilfe mathematischer Modellierung geprüft weden. gilt die Invarianzannahme für die Generierungsaufgabe, so kann es anhand bisheriger Befunde als gerechtfertigt gelten, distinkte Lernsysteme anzunehmen. Das Projekt liefert damit einen Beitrag zur impliziten Lernforschung einerseits und zu Einsatzmöglichkeiten der Prozessdissoziationsmodelle andererseits.

Description

One of the central but controversial assumptions of implicit learning research is that implicit and explicit learning are based on distinct systems. The aim of this project is to make models of process dissociation usable for implicit learning research in order to re-examine the assumption of distinct systems. Process dissociation is based on the implicit assumption that automatic (implicit) and controlled (explicit) processes are invariant in the task of inclusion and exclusion. This implicit, but central assumption of process dissociation is to be tested for the generation task frequently used in research on implicit sequence learning with the aid of mathematical modelling. If the assumption of invariance is valid for the generation task, it can be considered justified to assume distinct learning systems on the basis of previous findings. The project thus makes a contribution to implicit learning research on the one hand and to possible applications of process dissociation models on the other.