Theorie des Lernens 5:

Wie lernt man? #3

A. Die passende Hypothese finden

Im zweiten Teil „Wie lernt man“ ging es um das Lernen 1. Ordnung, das auf Regeln und Symbolen basiert sowie um das Lernen 2. Ordnung, bei welchem Lernen dem logischen Denken (Reasoning) ähnelt. Bleibt die Frage, wie das Gehirn beim Reasoning die am besten passende Hypothese auswählt, also welche Kriterien dazu führen, dass ein Modell der externen Welt akzeptiert oder verworfen wird. Außerdem wird im weiteren Verlauf dieses Artikels die Frage behandelt, welchen Einfluss die Genetik und die Erziehung auf das Lernen haben und wie Erinnerungen abgespeichert werden.

A.1 Das Gehirn als Wissenschaftlerin

Eine der jüngsten Lerntheorien, verfolgt die Hypothese, dass sich das Gehirn wie eine aufstrebende Wissenschaftlerin verhält. Wenn Wissenschaftlerinnen eine neue Theorie formulieren, treffen sie Vorhersagen (predictions) und halten dazu unter anderem Vermutungen darüber fest, was sie bewirken oder in welchen Kontexten sie nützlich sein könnte. Diese wissenschaftlichen Hypothesen werden im Forschungsprozess dann entweder validiert oder verworfen, je nachdem, ob die Vorhersagen bekräftigt oder widerlegt werden. (Alltags-)Beobachtungen sind selten wahr oder falsch, sondern unsicher und probabilisitisch. Infolgedessen haben Mathematikerinnen und Computerwissenschaftlerinnen lange versucht, eine Theorie zu finden, welche die beste Art der Schlussfolgerung bei vorhandener Unsicherheit beschreibt. Die zugehörige Theorie ist auf Deutsch bekannt als bayesischer Wahrscheinlichkeitsbegriff, oder aus dem Mathematikunterricht wahrscheinlich eher mit dem Namen Laplace verbunden. Was haben Bayes und Laplace also herausgefunden? Wie in Abbildung eins dargestellt, beschreiben sie, wie man mit Wahrscheinlichkeiten argumentiert und welche Typen logischer Schlüsse (Syllogismen) angewendet werden müssen, wenn die Daten weder richtig noch falsch sind, sondern probabilistisch.

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