Intendierte Lernergebnisse
Verständnis der grundlegenden Vor- und Nachteile formaler Modelle in der KognitionspsychologieErarbeiten eines Modellierungsansatzes bis hin zur selbständigen Schätzung des Modells an eignene Entscheidungen, die im Rahmen eines Experimentes erhoben werden
Lehrmethodik
Vorlesungseinheiten; Diskussionen und Tutorientermine; Seminararbeit; Teilnahme an einem Experiment und anschließende Auswertung der eignen Daten.
Inhalt/e
Modellierungsansätze in der Psychologie erlauben eine formale Repräsentation substantieller theoretischer Annahmen. Die Themenfelder, an denen ausgewählte Modelle im Seminar kennengelernt und erprobt werden sollen, umfassen (1) unbewusste Informationsverarbeitung bei sozialen Vorurteilen, (2) einfache, perzeptuelle und komplexe, konzeptuelle Entscheidungen und (3) Kategorisierung und Konzeptbildung. Es wird ein sequentielles Evidenzakkumulationsmodell, nämlich das Drift-Diffusion-Model behandelt. Aufbauend auf einführenden Einheiten zu den Grundlagen der Ansätze, wird in Übungseinheiten die Schätzung einzelner Modelle an Beispieldatensätzen praktisch umgesetzt, sodass im Laufe des Seminars eigene Daten mithilfe des Modells ausgewertet werden können.
Erwartete Vorkenntnisse
Grundkenntnisse in R (https://www.w3schools.com/quiztest/quiztest.asp?qtest=R), Statistik III absolviert (empfohlen)
Literatur
Primär:Farrell, S. & Lewandowsky, S. (2018). Computational Modeling of Cognition and Behavior. Thousand Oaks: Sage. [ Exercises ] Weitere Literatur:Busemeyer, J. R. & Diederich, A. (2009). Cognitive Modeling. Thousand Oaks: Sage.Gigerenzer, G. & Brighton, H. (2009). Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences. Topics in Cognitive Science, 1, 107-143.Ratcliff, R., Smith, P. L., Brown, S. D., & McKoon, G. (2016). Diffusion Decision Model: Current Issues and History. Trends in Cognitive Sciences, 20, 260-281.