Methoden der Entwicklungspsychologie
Datenerhebung und Datenauswertung
  • Einleitung
  • Datenerhebung
  • Gütekriterien
  • Designs
  • Auswertung
  • Stichprobenumfang
  • Ausblick
  • Einleitung
  • Beobachtung
  • Befragung
  • Test
  • Experiment
  • Projektive Verfahren
  • Simulation
  • Fazit
  • Lernfragen
  • Ziele
  • Formen
  • Bsp. I
  • Bsp. II
  • Bsp. III
  • Bewertung
DatenerhebungLayout elementSimulation
Seite 39
BewertungBewertung
  ZieleZiele

Computersimulation

Definition

Eine Computersimulation ist unter anderem eine Form der Datengenerierung, bei der menschliches Verhalten und Erleben als Computermodell nachgebildet werden.

Im Gegensatz zu den zuvor besprochenen Verfahren werden bei der Computersimulation keine Daten erhoben. Stattdessen werden Daten durch ein Computerprogramm generiert. Häufig kommen dabei konnektionistische Modelle zum Einsatz.

Video 2: Eine Einführung in die Idee und Funktionsweise neuronaler Netze.

Konnektionistische Modelle

Konnektionistische Modelle bestehen aus vielen einfachen Einheiten, die miteinander vernetzt sind (Rey, 2009).

Schematische Darstellung eines neuronalen Netzes. Informationen werden von links nach rechts verarbeitet. Die drei in der Mitte befindlichen Neuronen stellen Hidden-Units dar.
Abbildung 6: Schematische Darstellung eines neuronalen Netzes. Informationen werden von links nach rechts verarbeitet. Die drei in der Mitte befindlichen Neuronen stellen Hidden-Units dar.
Eine häufig verwendete Umsetzung konnektionistischer Modelle sind künstliche neuronale Netze. Häufig werden die Begriffe Konnektionismus und (künstliche) neuronale Netze auch gleichgesetzt. Neuronale Netze stellen einen Oberbegriff dar, der zahlreiche, zum Teil sehr unterschiedliche Modelle umfasst (Rey & Wender, 2010; siehe auch www.neuronalesnetz.de). Diese Modelle können unter anderem dazu eingesetzt werden, menschliches Verhalten und Erleben bzw. deren zugrunde liegende Gehirnprozesse am Computer zu simulieren und dadurch besser zu verstehen. Sie lassen sich aber ebenso als statistische Verfahren bei der Datenauswertung einsetzen. Aufgrund der Fülle der Anwendungsbereiche ist verständlich, warum keine allgemein anerkannte Definition zu neuronalen Netzen existiert. Gemeinsam ist den verschiedenen Modellen aber, dass bei diesen – wie bei anderen statistischen Verfahren auch – Matrizenberechnungen durchgeführt werden und dabei Informationen aufgenommen, verarbeitet und ausgegeben werden (Rey & Wender, 2010):

  • Informationsaufnahme: Zunächst werden dem Netz (wiederholt) Informationen in Form von Zahlen als Eingabe zur Verfügung gestellt.
  • Informationsverarbeitung und Netzmodifikation: Mit Hilfe dieser "Zahlenbündel" und bestimmter Umformungsregeln wird das Netz verändert. Die Veränderung des Netzes, d.h. der Lernprozess, findet typischerweise in einer Vielzahl von Schritten statt. Die dazu notwendigen – oftmals sehr umfangreichen – (Matrizen-)Berechnungen werden an Computern vorgenommen. Während und nach den Berechnungen zur Umformung des Netzes durchlaufen Informationen das neuronale Netz. Diese Zahlen werden durch das Netz modifiziert und verlassen dieses anschließend wieder – ebenfalls in Form eines Zahlenbündels.
  • Informationsausgabe: Die Informationsausgabe stellt die "Antwort" des Netzes auf die vorangegangene Eingabe dar.
BewertungBewertung
  ZieleZiele

Anregungen, Fragen und Fehler an: Mailadresse: 'GuenterDanielRey at web.de'

  • Impressum
  • Vorwort
  • Sachverzeichnis
  • Rezensionen
  • Literatur
  • Danksagung