Allgemeine Psychologie: Lernen, Emotion, Motivation und Aufmerksamkeit PDF
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Max Mustermann
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Dieses Dokument behandelt verschiedene Aspekte der Allgemeinen Psychologie, einschließlich Lernen, Emotion, Motivation und Aufmerksamkeit. Es beleuchtet Lerntheorien und die Herausforderungen des Lernens im digitalen Zeitalter. Der Text beinhaltet auch eine Diskussion über maschinelles Lernen und dessen Anwendung.
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DOZIERENDER MAX MUSTERMANN ALLGEMEINE PSYCHOLOGIE: LERNEN, EMOTION, MOTIVATION UND AUFMERKSAMKEIT VORSTELLUNGSRUNDE Wer sind Sie? - Person - Arbeitgeber - Funktion bzw. Aufgabe im Unternehmen - Fun Fact - Vorkenntnisse? Erwartungen? ALLGEMEINE PSYCHOLOGIE: LERNEN, EMOTION, MOTIVATION U...
DOZIERENDER MAX MUSTERMANN ALLGEMEINE PSYCHOLOGIE: LERNEN, EMOTION, MOTIVATION UND AUFMERKSAMKEIT VORSTELLUNGSRUNDE Wer sind Sie? - Person - Arbeitgeber - Funktion bzw. Aufgabe im Unternehmen - Fun Fact - Vorkenntnisse? Erwartungen? ALLGEMEINE PSYCHOLOGIE: LERNEN, EMOTION, MOTIVATION UND AUFMERKSAMKEIT THEMENLANDKARTE Lernen 1 Emotionen 2 Motivation 3 Aufmerksamkeit und Bewusstsein 4 Wiederholung und Prüfungsvorbereitung 5 Wiederholung und Prüfungsvorbereitung 6 LEKTION 1 LERNEN LERNZIELE - Kennen und Verstehen wesentlicher Lerntheorien - Kritische Betrachtung der verschiedenen Theorien - Kennen und Verstehen der Herausforderungen des Lernens im digitalen Zeitalter - Grundlagen des Maschinenlernens kennen - Lerntheorien auf ein praktisches Problem anwenden können EINFACH ERKLÄREN 1. Erklären Sie anhand des Reiz-Reaktionsmodell, wie das Verlernen einer Reaktion erfolgt. 2. Definieren Sie „Lernen“. 3. Was verstehen wir unter Reifung und warum wird diese nicht als Lernprozess gesehen? BEHAVIORISMUS - Traditionelle Lerntheorien (z. B. Pawlow, Thorndike, Guthrie & Watson, Hull, Skinner) basieren auf einem behavioristischen Ansatz, d. h., der Lernprozess manifestiert sich letztendlich in Form einer Verhaltensänderung. - Dieser Ansatz wurde dahin gehend kritisiert, dass er zu einseitig ist und nicht alle Aspekte des Lernens ausreichend erklären kann und man zumindest auch kognitive Theorien heranziehen muss (z. B. Mowrer & Klein, 2019). - In den letzten Jahrzenten wurden weitere Lerntheorien formuliert. ERWEITERUNG DER LERNTHEORIEN - Das Verhalten der - Der Mensch handelt - Lernender als - Lernumfeld besteht aus Menschen wird durch die rational Konstrukteur des verteiltem und Umwelt gesteuert - Lernen als bewusster, Wissens geteiltem Wissen - Es gibt eine kausale aktiver Prozess - Der Mensch schafft sich - Lernen als nicht- Verbindung zwischen Reiz - Lernen ist nicht seine persönliche linearer kollaborativer und Reaktion (Verhalten) beschränkt auf Repräsentation der Prozess - Lernen erfolgt durch Reaktionen auf äußere objektiven Realität - Technikgestütztes Verstärkung Reize - Der Mensch versteht die lebenslanges Lernen (positiv/negativ) - Denken, Erinnern, Welt durch subjektive - Netzwerk ist wichtig Problemlösen, Erfahrung und - Fokus auf Lernprozesse Verstehen Reflektion dieser - Aufbau von Wissen Erfahrung - Verknüpfung von Wissen Quelle Text: vgl. Siemens, 2005. ERWEITERUNG DER LERNTHEORIEN - Die Lerntheorien werden fortlaufend erweitert. - Es erfolgt keine Ablösung einer Theorie durch eine neuere, sondern eine Ergänzung. - In unterschiedlichen Situationen lernen Menschen auf unterschiedliche Art. Quelle Text: vgl. Siemens, 2005. LERNEN IM DIGITALZEITALTER Herausforderungen - Immer kürzere Halbwertzeit des Wissens - Hohe Verdopplungsrate des neuen Wissens (2020: ca. alle 12 Stunden) - Verbreitung von Pseudowissen und Falschinformationen – hauptsächlich über Soziale Medien - Schwer durchschaubare Datenflut - Verbreiteter digitaler Analphabetismus MACHINE LEARNING Maschinenlernen (Deep Learning) - Lernen ist nicht mehr auf Lebewesen beschränkt - Hochmathematisch – basiert auf Statistiken und Algorithmen - Systeme können anhand von Übungs- oder Testdaten Muster erkennen - Die so gewonnenen Erfahrungen können auf neue Situationen übertragen werden (Transferleistung) - Grundlage für die künstliche Intelligenz - Geeignet z. B. für die Auswertung von Massendaten oder komplexen Strukturen REVIEW LERNZIELE - Kennen und Verstehen wesentlicher Lerntheorien - Kritische Betrachtung der verschiedenen Theorien - Kennen und Verstehen der Herausforderungen des Lernens im digitalen Zeitalter - Grundlagen des Maschinenlernens kennen - Lerntheorien auf ein praktisches Problem anwenden können EINHEIT 1 TRANSFERAUFGABE TRANSFERAUFGABE Sie sind als Umweltpsycholog:in tätig. Ihre Gemeinde möchte eine neue Aufklärungskampagne über die negativen Auswirkungen von Plastikmüll starten. Das Gesundheitsamt bittet Sie um Hilfe, wie man den Bürger:innen dieses Thema möglichst umfassend nahebringen kann. TRANSFERAUFGABE 1. Finden Sie für jede der vier Lerntheorien 1–2 Ansätze, wie man diese jeweils zur Aufklärung der Bürger einsetzen kann. Nennen Sie konkrete Beispiele. 2. Erläutern Sie, warum die vier Lerntheorien sich ergänzen und nicht ablösen. 3. Welche Probleme könnten bei dieser Aufklärungskampagne im Digitalzeitalter entstehen? Benutzen Sie die Fachsprache der Psychologie. Stellen Sie Ihre Ergebnisse den anderen Gruppen vor. TRANSFERAUFGABE PRÄSENTATION DER ERGEBNISSE Bitte stellen Sie Ihre Ergebnisse vor. Im Plenum werden die Ergebnisse diskutiert. LERNKONTROLLFRAGEN 1. In welchen Bereichen ist Maschinenlernen dem menschlichen Lernen überlegen? 2. Was sind die wesentlichen Unterschiede zwischen Konstruktivismus und Konnektivismus? 3. Warum lernen wir? QUELLENVERZEICHNIS Mowrer, R. R., & Klein, S. B. (2019). A contrast between traditional and contemporary learning theory. Contemporary Learning Theories: Volume II: Instrumental Conditioning Theory and the Impact of Biological Constraints on Learning. Siemens, G. (2005). Connectivism: A learning theory for the digital age. Retrieved November 27, 2011, from http://www.elearnspace.org/Articles/ connectivism.htm.