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Kausalmodelle, Theorie der

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Reips, U. (2018). Kausalmodelle, Theorie der. In M. A. Wirtz (Hrsg.), Dorsch – Lexikon der Psychologie. Abgerufen am 24.05.2018, von https://portal.hogrefe.com/dorsch/kausalmodelle-theorie-der/


Aus dem Buch zitieren

Reips, U. (2014). Kausalmodelle, Theorie der. In M. A. Wirtz (Hrsg.), Dorsch – Lexikon der Psychologie (18. Aufl., S. 817). Bern: Verlag Hogrefe Verlag.
Vorsicht: Dieser Eintrag wurde seit der letzten Buchpublikation online aktualisiert.

Prof. Dr. Ulf-Dietrich Reips

Univeristy of Deusto in Bilbao, Spanien
reips@deusto.es

Literatur

Waldmann, M. R. (1996b). Knowledge-based causal induction. In D. R. Shanks, K. J. Holyoak & D. L. Medin (Eds.), The psychology of learning and motivation (Vol. 34: Causal learning, pp. 47–88). San Diego: Academic Press.

Waldmann, M. R., Hagmayer, Y. & Blaisdell, A. P. (2006). Beyond the information given: Causal models in learning and reasoning. Current Directions in Psychological Science, 15, 6, 307–311.

Waldmann, M. R., Holyoak, K. J. & Fratianne, A. (1995). Causal models and the acquisition of category structure. Journal of Experimental Psychology: General, 124, 181–206.

Waldmann, M. R. & Holyoak, K. J. (1992). Predictive and diagnostic learning within causal models: Asymmetries in cue competition. Journal of Experimental Psychology: General, 121, 222–236.

Reips, U.-D. & Waldmann, M. R. (2008). When learning order affects sensitivity to base rates: Challenges for theories of causal learning. Experimental Psychology, 55, 9–22.

(= T.) [engl. causal model theory], [KOG, PÄD], eine von M. Waldmann und K. Holyoak begründete Theorie des kausalen Wissenserwerbs (Waldmann & Holyoak 1992). Sie erklärt, wie Vorwissen über Kausalität mit Lernen interagiert. Solches Kausalwissen beinhaltet bspw. das Prinzip temporaler Priorität, das besagt, dass Ursachen zeitlich vor ihren Effekten vorhanden sind, und das Prinzip der kausalen Gerichtetheit (üblicherweise als Kausalpfeil dargestellt), nach dem Ursachen ihre Effekte beeinflussen und nicht Effekte ihre Ursachen. Kausalwissen beinhaltet außerdem Wissen über typische, sich aus diesen Prinzipien ergebende stat. Muster im Auftreten von Ereignissen. Z.B. wird Information über Basisraten bei prädiktivem Lernen (von Ursachen auf Effekte) anders verarbeitet als bei diagn. Lernen (von Effekten auf Ursachen; Reips & Waldmann 2008). Die T. nimmt an, dass abstrakte wissensgeleitete Faktoren den Kausalerwerb steuern. Damit ist gemeint, dass zumindest immer dann, wenn kein bereichsspezif. (domain specific) Wissen vorhanden ist, allg. Vorwissen beim Lernen genutzt wird. Die Theorie postuliert generell, dass das Wissen um strukturelle Eigenschaften von Ursachen und Effekten den Aufbau der kogn. Repräsentation des Lernmaterials und ihre spätere Nutzung beeinflusst. Bspw. erwarten Vpn keine Korrelation zw. zwei Ursachen des gleichen Effekts (common-effect model), aber durchaus eine Korrelation zw. zwei Effekten der gleichen Ursache (common-cause model). Die Theorie hat wichtige Implikationen für die Entwicklung kausalen Denkens.


Autor/en

Ulf-Dietrich Reips

Literatur

Waldmann, M. R. (1996b). Knowledge-based causal induction. In D. R. Shanks, K. J. Holyoak & D. L. Medin (Eds.), The psychology of learning and motivation (Vol. 34: Causal learning, pp. 47–88). San Diego: Academic Press.

Waldmann, M. R., Hagmayer, Y. & Blaisdell, A. P. (2006). Beyond the information given: Causal models in learning and reasoning. Current Directions in Psychological Science, 15, 6, 307–311.

Waldmann, M. R., Holyoak, K. J. & Fratianne, A. (1995). Causal models and the acquisition of category structure. Journal of Experimental Psychology: General, 124, 181–206.

Waldmann, M. R. & Holyoak, K. J. (1992). Predictive and diagnostic learning within causal models: Asymmetries in cue competition. Journal of Experimental Psychology: General, 121, 222–236.

Reips, U.-D. & Waldmann, M. R. (2008). When learning order affects sensitivity to base rates: Challenges for theories of causal learning. Experimental Psychology, 55, 9–22.