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Question	Answer
1. Welche zwei großen Klassen formaler Modelle gibt es? 2. Welchen (groben) Unterschied gibt es zwischen ihnen?	1. Messmodelle & Computationale Modelle 2. a) Messmodelle: Gewinnen Maße via Parameterschätzung aus Daten b) Computationale Modelle: Liefern theoretische Annahmen über Parameter und deren Zusammenhänge, die dann empirisch getestet werden
Nun genauer: Was sind bzw. wie funktionieren Messmodelle?	- z.B. MVB-Modelle - gewinnen durch Parameterschätzung Maße aus empirischen Daten - machen theoretische Annahmen, jedoch kaum detaillierte Annahmen bzgl. Prozessen
Und was sind bzw. wie funktionieren Computationale Modelle?	- machen detaillierte theoretische Annahmen zu Parametern und deren Zusammenhang - sind Prozessmodelle; Prozesse nicht via empirische Daten schätzbar - machen qualitative Vorhersagen - werden mittels empirischer Daten überprüft -> Rückschlüsse auf Validität
Wie werden Globale Gedächtnismodelle im engl. u.a. genannt	Global Activation Models Global Familiarity Models
Welche Modelle gehören (lt. Vl) unter anderen zur Familie der Global Activation Modelle?	SAM REM TODAM MINERVA MINERVA-DM ICE
Was ist die Grundidee globaler Aktivierungsmodelle?	Dass in experimentellen Paradigmen oft eine Globale Aktivierung im Kontrast zu einer einzelnen Gedächtnisspur stattfindet
Beim Wiedererkennen eines einzelnen Items aus einer Liste, welche theoretischen Varianten sind denkbar, wie der Gedächtnisabruf stattfinden könnte?	1. Match (Erkennen durch Abgleich nur mit dem identischen, zuvor erinnerten Item) 2. Global Match (Erkennen durch Vertrautheit mit ALLEM erlebten - in vereinfachter, experimenteler Form: Mit den anderen Items.) + Kontext (Lernumgebung)
Unterschiede: Distributed Storage <-> Separate Storage	Separate Storage: Speicherung einzelner, getrennter Gedächtnisspuren Distributed Storage: (s. neuronale Netzwerkmodelle) Speicherung verschiedener Items auf gleichen Grundlagen / Codierung
Welche Vorstellungen von Matching und Storage liegen dem SAM Modell zugrunde?	Es ist ein globales Matching Modell mit seperate storage.
1.Wie werden lt. SAM Modell Informationen im LZG gespeichert; 2. Wie entsteht diese Speicherform und was umfasst sie?	1. In Form von "Images" 2. Images entstehen aus episodischen Erfahrungen und umfassen a) Item Information b) Kontextinformation c) Interiteminformation
Wie werden lt. SAM-Modell Infos aus dem LZG abgerufen?	- Abruf ist Cue-abhängig - präsentierte Cues werden im Kurzzeitspeicher in ein "Probe Set" übersetzt - Probes aktivieren Images; Der Grad der Aktivierung hängt von der "Abrufstärke" ab; sie indiziert den Grad der Assoziation
Wovon hängt die Abrufstärke ab?	- Kodierungs- und Rehearsalprozessen bei Enkodierung - Match zwischen Cues, die bei Enkodierung und Abruf vorhanden - präexperimentellen Assoziationen
Was bedeutet eigentlich "SAM"?	Search of Associative Memory
Wie funktioniert Rekognition lt. SAM?	1. Item- und Kontextinformationen im Cue evozieren Aktivierung von Images 2. Diese Aktivierungen addieren sich zu Gesamtaktivierungen (ALLER jemals entstandenen Images im LZG) 3. Vertrautheitswert 4. Bei Erreichen eines Vertrautheitskriteriums "Alt", sonst "neu"
Wenn Kontext- und Itemcues stets zu Aktivierung aller Images führt, wie werden dann Zielitems von Distraktoren unterschieden?	Für gewöhnlich ist die Vertrautheit für Zielitems höher, weil das Zielimage von ihm stärker aktiviert wird - auch die Interitem-Stärke ist höher.
Wie funktioniert freie Reproduktion lt. SAM Modell?	Das Sampling - die Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Image beim Suchprozess zu "samplen" - errechnet sich durch Division: Aktivierung Einzelimage / Gesamtaktivierung -> Je stärker ein Image im Vergleich zur Gesamtaktivierung aktiviert ist, desto höher das Sampling
1. Welche Parameter gibt es im Computermodell zu SAM? 2. Haben sie eine psychologisch relevante inhaltliche Entsprechung?	1. a - Kontextparameter b - Interitemparameter c - self-coding Parameter d - präexperimentelle Assoziationen zw. Items v - Variabilität von Ziel- und Distraktorverteilung 2. Nein
Wie lässt sich das SAM-Modell experimentell validieren?	Grundidee: Experimentelle Variation von Variablen, die lt. Modell bestimmte Parameter beeinflussen sollten 1. Computersimulation: Wie wirken sich Parametermanipulationen auf abh. Gedächtnismaße aus 2. Experiment: Vergleich simulierter Ergebnisse mit empirischen
Welche Vorteile bietet die SAM-Theorie?	1. Rekognition und Reproduktion in einem Modell -> dieselbe Info für verschiedene Abrufprozesse 2. Kann recognition failure of recallable words erklären (unterschiedliche Prozesse) 3. Modell kann Kontexteffekte erklären
1. steht das "ICE" in der ICE-Theorie? 2. Beschreibe die Komponenten.	1. Item, Context, Ensemble 2. a) Item-Information: Information, der die Aufmerksamkeit der VP zur Lösung der primären Aufgabe zugewandt ist b) Kontext-Information: Informationen in der Umgebung, die nicht der Lösung der Aufgabe dienen c) Ensemble-Information: Information, die durch Integration von a) und b) entsteht
1. Was ist die Match-Stärke M? 2. Wie stellen sich hohe und niedrige Match-Stärke dar?	1. Die Funktion der Ähnlichkeit der Information im Gedächtnis zur Information im Abrufcue 2. Hohe (H) Match-Stärke bei hoher Ähnlichkeit, niedrige (L) bei niedriger Ähnlichkeit
Welche Arten von Testtrials gibt es in einer typischen Studie zur ICE-Theorie?	Ts - Targets in same context Td - Targets in different context Ds - Distractors in same context Dd - Distractors in different context
In Experiment 1 wurde der perzeptuelle Kontext einfach gehalten, sodass die Bildung eines Ensembles unwahrscheinlich war. 1. Welche Auswirkungen auf Hitrate (HR) und False Alarm Rate (FAR) durch Kontexteffekte wurden erwartet? 2. Konnte dies bestätigt werden?	1. Es wurde angenommen, dass gleich große Kontexteffekte auf HR und FAR produziert werden 2. Ja, HR und FAR waren im gleichen Kontext signifikant größer und dies in gleichem Ausmaß
In Experiment 2 wurden komplexere perzeptuelle Kontexte eingesetzt; ein Ensemble wurde erwartet 1. Welche Auswirkungen auf HR und FAR durch Kontexteffekte wurden hier erwartet? 2. Konnte dies bestätigt werden?	1. Es wurden erneut Kontexteffekte auf HR und FAR erwartet, jedoch größere auf HR 2. Ja, es gab erneut einen Kontexteffekt auf HR und FAR und er war größer auf HR.
Was ist das Fazit aus dem ICE-Modell?	1. Globale Aktivierungsmodelle können Kontexteffekte (Enkodierungsspezifität) erklären. 2. Kontext ist auf zwei Weisen nutzbar: assoziierter Kontext (C) und integrierter Kontext (E)

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Mathematische Psychologie VII - Globale Aktivierungsmodelle

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