Potenzielle Themen für Bachelor- wie Masterarbeiten Die Vergabe ...

Potenzielle Themen für Bachelor- wie Masterarbeiten
Bestimmung optimaler
Reihenfolgen für das Lernen
probabilistischer Zusammenhänge
Dr. Marc Jekel
Hypothese basiert, dass Entscheider die interne Kohärenz von
Informationen nutzen, um die Güte von Informationen für eine
Entscheidung zu erlernen. Dieser Mechanismus ist formalisiert und
in einem mathematischen Netzwerkmodell für Entscheidungen
implementiert, so dass in einem ersten Schritt in einer
Simulationsstudie untersucht werden kann, unter welchen
Bedingungen Lernen ohne externes Feedback erfolgreich ist. In
einem zweiten Schritt soll im Labor getestet werden, wie gut das
Modell Lernen ohne externes Feedback von Probanden
beschreiben kann. Zur Bearbeitung des Projekts sind keine
speziellen Vorkenntnisse notwendig, es sollte jedoch ein generelles
Interesse an formalisierten Modellen und Computersimulationen
bestehen.
Soll man Lernenden anfangs leichte Aufgaben geben und erst
später schwierige Aufgaben, um sie nicht zu überfordern? Oder ist
es besser Lernende gleich zu Beginn mit schwierigen Aufgaben zu
konfrontieren, da sie bei der Lösung solcher Aufgaben am meisten
lernen? In der Arbeit soll untersucht werden, wie die
Präsentationsreihenfolge von Entscheidungsaufgaben auf das
Lernen probabilistischer Zusammenhänge wirkt. In einem ersten
Schritt wird in einer Simulationsstudie für formalisierte
Standardmodelle aus der Entscheidungspsychologie untersucht,
welche Reihenfolge von probabilistischen Entscheidungsaufgaben
das Lernen fördert und welche Reihenfolge das Lernen behindert.
In einem zweiten Schritt werden die beiden Aufgabenreihenfolgen
Probanden im Labor vorgelegt und geschaut, wie gut die Modelle
das Lernen von Probanden beschreiben können und ob sich die
Unterschiede in den Lernleistungen auch empirisch zeigen lassen.
Zur Bearbeitung des Projekts sind keine speziellen Vorkenntnisse
notwendig, es sollte jedoch ein generelles Interesse an
formalisierten Modellen und Computersimulationen bestehen.