Vordenker der Künstlichen Intelligenz Können Maschinen denken?
Drei wichtige Fragen der Intelligenzforschung Frage 3: Wie können wir die Intelligenz erklären ?...
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Drei wichtige Fragen der Intelligenzforschung
Frage 3:Wie können
wir die Intelligenz erklären ?
Frage 2:Was können wir mit der Intelligenz vorhersagen ?
Frage 1:Welche Struktur hat die
Intelligenz ?
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Streitet euch nicht über die Struktur der Intelligenz!Sie ist hierarchisch
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Interessen als Hinweis für mögliche Investitionsbereiche der Intelligenz
DATEN
MEN
SC
HE
ND
ING
EIDEEN
WIR
TSCHAFT
(KUNDENBEZOGEN)
WIRTSCHAFT
(PLANUNGSBEZOGEN)TEC
HN
IKSO
ZIA
LE
S
NATURWISSENSCHAFT
EN
KUNST
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Das Hexagonal-Modell der Interessen von J.L. Holland- Eine Taxonomie möglicher Investitionsbereiche der Intelligenz -
FORSCHUNG
REALISTISCH
KUNSTKONVENTIONELL
UNTERNEHMERISCH
SOZIAL
Personen mit mathematischen und naturwissenschaftlichen Fähigkeiten arbeiten gerne alleine, lösen gerne komplexe Probleme und ziehen die Auseinandersetzung mit Ideen gegenüber Menschen und Dingen vor.
Personen mit künstlerischen Fähigkeiten und Vorstellungskraft lieben die Schaffung von Neuem, bevorzugen die Beschäftigung mit Ideen anstelle von Dingen.
Personen mit sozialen Fähigkeiten sind an sozialen Beziehungen und an der Lösung von Problemen Anderer interessiert. Sie bevorzugen die Auseinandersetzung mit Menschen anstelle von Dingen.
Personen mit handwerklichen und athletischen Fähigkeiten bevorzugen die Arbeit außer Haus mit Werkzeugen und Objekten und lieben die Auseinandersetzung mit Dingen anstelle von Personen.
Personen mit Führungs- und Redekompetenzen lieben es, einflussreich zu sein. Sie sind interessiert an Politik und Wirtschaft, setzen sich gerne mit Menschen und Ideen anstelle von Dingen auseinander.
Personen mit buchhalterischen und mathematischen Fähigkeiten bevorzugen Büroarbeit und lieben es, sich mit Worten und Zahlen anstelle von Personen und Ideen zu befassen.
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Multiple Intelligenzen nach Howard GardnerEine der populärsten Einteilungen der Intelligenz in den USA
Intelligenz Berufsbilder Wesentliche Komponente
logisch- mathematischeIntelligenz
Naturwissenschaftler, Mathematiker Vorliebe und Fähigkeiten, logischeoder numerische Sequenzen undMuster zu untersuchen; Fähigkeit,lange Argumentationsketten zuanalysieren
linguistische Intelligenz Schriftsteller, Journalist Vorliebe für Laute, Rhythmen undBedeutungen von Wörtern;Sprachinteresse
musikalische Intelligenz Komponist, Musiker Fähigkeit und Interesse amWahrnehmen und Schaffen vonTonmustern
räumliche Intelligenz Navigator, Bildhauer Zurechtfinden im Raum,Formenbildung und –veränderungsowie Gebrauch mentaler Bilder
körperlich- kinästhetischeIntelligenz
Leistungssportler Fertigkeiten der motorischenBewegung und Koordination
Interpersonale Intelligenz Therapeut, Verkäufer Verstehen von Stimmungen,Temperamenten und Motivenanderer Menschen
Interpersonale Intelligenz (Personen mit detaillierter, genauerKenntnis über sich selbst)
Verstehen des eigenen Selbst,Entwicklung einesIdentitätsbewusstseins
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Das Berliner Intelligenzstrukturmodell (BIS)
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Three important questions concerning intelligence
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Wachstum und Abbau der fluiden Intelligenz
FluideIntelligenz
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JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER
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Verlauf und Wachstum der kristallinen Intelligenz
Traditionelle Messung der Intelligenz (Gc), Intelligenz als (Schul)Wissen
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JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER
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Wachstum der Intelligenz als kristalline Intelligenz, d.h. berufsbezogenes Wissen
Berufsbezogenes Wissen
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Wachstum und Verlauf der kristallinen Intelligenz als außerberufliches WissenAußerberufliche
s Wissen
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Die Entwicklung aller Intelligenzfaktoren
über das gesamte Lebensalter
FluideIntelligenz
Traditionelle Messung der Intelligenz (Gc), Intelligenz als (Schul)Wissen
Außerberufliches Wissen
Berufsbezogenes Wissen
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JUGEND FRÜHES- MITTLERES- HOHES ERWACHSENENALTER
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Frage 4: Welches Generalitätsniveau ist am
wichtigsten?
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Intelligenz und viele unbeantwortete Fragen
Operativesund Inhalts- niveau
Niveau der allgemeinen Intelligenz
Gruppenfaktoren- niveau
Zellen- niveau
Einzelaufgaben- niveau
Die vielen unbeantworteten Fragen der Wissenschaft
Inhalts- faktorgc?
Operativer Faktorgf?
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Scylla
Charybdis
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Charybdis
Validitätskoeffizientenund andere Effektgrößenmaße
Scylla Charybdis
Nichts funktioniert, Inkompetenz,Psychologie nicht besser als Kaffeesatz oderTeeblätterlesungen
Perfekte Vorhersage.Gefahren desDeterminismus
Scylla
0 1
PersonalitycoefficientsMischel,
1968
0.3
Komplexes Problemlösen
(Wittmann & Süss, 1999Ackerman & Kanfer
Airtraffic Control
.70
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The Mannheim research program: The masterplan in a path-analytic framework
Workingmemorycapacity
nine different working many tasks
Psychometricintelligence
• The Berlin structure of intelligence test
Personality
• The big five dimentions
Knowledge
• General business knowledge • specific knowledge related to the three perfomance scenarios• computer knowledge and skills
Performance
• Three different computer based complex problem solving scenarios
Real Life
Performance
in Business
and other
everyday
life areas
PREDICTORS
CRITERIA
Bio-Data
• Ratings of Past Performance
Ackerman‘s (1996) PPIK-THEORY
Intelligence as Process P gf Intelligence as Knowledge K gc bzw.gk
(P I)
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A nomological network for prediction and explanation of complex problem solving
EQS Summary StatisticsMethod MLIndependenceModel CHI-SQUARE 328.73Model CHI-SQUARE 22.74df = 18 p-value .20BBNFI .93BBNNFI .97CFI .98
R = .715
R2 = .511adj. R2 = .490 N = 124
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Screen-shot of the tailorshopThis is the archetype of the business games
used in German psychological research.
Fig. 1
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Screenshot PowerPlant
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Screenshot Learn
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The Mannheim (1997) study
EQS Summary StatisticsMethod: ML
Model CHI-Square 21.93df = 22 p-value 0.4642BBNFI 0.928BBNNFI 1.000CFI 1.000
R = .715 R 2 = .511adj. R 2 = .479 N = 135
Prediction and explanation of performance from the group-factor level WMC-g = General factor of all working memory tasks; BIS = Berlin intelligence structure; KNOW-g = total knowledge; PL3 = total computer games performance; WMC-SPAT = Spatial working memory factor; WMC-NV = Verbal-Numerical working memory factor; WMC-SUP = Processing speed working memory factor; K = reasoning; M = short-term memory; B = speed; E = creativity.
Fig. 3
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Pfadmodell operativer Intelligenz und Notenaggregaten
K = VerarbeitungskapazitätB = Geschwindigkeit der InformationsverarbeitungN = numerisch, ZahlenF = figural, räumlichV = verbal, sprachlich
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Die Verteilung des IQ
• IQ-Werte haben zwar normierungsbedingt gleiche Mittelwerte und Streuungen, dennoch aber nicht exakt gleiche Verteilungen.
• Problem der „heavy tails“:– Aufgrund prä- und
perinataler Läsionen– Aufgrund genetischer
Besonderheiten/Anomalien– Aufgrund selektiver
Partnerwahl
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![Page 33: Drei wichtige Fragen der Intelligenzforschung Frage 3: Wie können wir die Intelligenz erklären ? Frage 2: Was können wir mit der Intelligenz vorhersagen.](https://reader038.fdocument.pub/reader038/viewer/2022110117/55204d6849795902118bdb21/html5/thumbnails/33.jpg)
Intelligenz und Geschlecht
• Mittlere Rohwerte der allgemeinen Intelligenz zeigen selten Geschlechtsunterschiede
• Größere Streuung bei Männern als bei Frauen• Tendenziell (aber nicht ausnahmslos)
– Vorteile von Frauen in Rohwerten von Wortschatz, Wortflüssigkeit, Grammatik, Leseleistung
– Vorteile von Männern eher in Raumvorstellung, analytischen Fähigkeiten und technischem Verständnis.
• Jedoch: Generalisierbarkeit recht fragwürdig.
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Halpern, D. F. (2004). A Cognitive–Process Taxonomy for Sex Differences in Cognitive Abilities.
Current Directions in Psychological Science, 13, 135-139.
Fig. 1. Differences between male and female scores in reading literacy, mathematics achievement, and science achievement in 33 countries. The reading-literacy data are from 15-year-olds who participated in the Program for International Student Assessment (PISA; National Center for Education Statistics, 2002). The mathematics- and science-achievement data are from eight graders who participated in The International Mathematics and Science Study (TIMSS; National Center for Education Statistics, 2000). Each bar represents the average score difference between boys and girls on combined tests. Black bars indicate statistically significant results. „DM“ indicates missing data.
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Intelligenz, Alter, Querschnitt und Längsschnitt
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Intelligenz und Testzeitpunkt: Wird die Menschheit intelligenter?
• Der Flynn-Effekt:– Durchschnittliche IQ-Werte steigen über die Zeit, wenn die
Tests nicht neu normiert werden.– Effekt findet sich in verschiedenen Tests, besonders in
nonverbalen Tests– Effekt findet sich in industrialisierten Ländern und auch in
Entwicklungsländern (z.B. ländliches Kenia; siehe Daley et al., Psychological Science, 2003)
• Stärke des Effekts korreliert mit Änderungen– in der Ausbildung der Eltern– in der Ernährung der Kinder– in der Gesundheit der Kinder
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6.3 Korrelate der Intelligenz6.3.1 Biopsychologische Korrelate
• IQ-Werte korrelieren gewöhnlich bedeutsam mit verschiedenen experimentellen Maßen der kognitiven Verarbeitungsgeschwindigkeit.
• Hendrickson (1982): Intelligenz ist die rasche und fehlerfreie Übertragung synaptischer Impulse im ZNS.
• Jensen (1982): Modell der neuronalen Effizienz, wonach mit dem IQ die synaptische Reizübertragung schneller wird.
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Korrelationen des IQ mit externen Kriterien
• Lehrerurteil über Lerngeschwindigkeit: – r = .70 (Horn, 1969)
• Lehrerurteil über Intelligenz: r = .47 - .62 (z.B. Amthauer, 1953)
• Die Korrelationen mit Schulnoten (Durchschnitt) liegen in einem ähnlichen Bereich.
• Selbsteinschätzung der Intelligenz: – r = .30 (z.B. Sternberg et al., 1981)
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6.3.3 Intelligenz und Problemlösen• Dörner und Kreuzig (1983): Nur insignifikante
Korrelationen zwischen IQ und komplexen sowie hochkomplexen Problemlöseleistungen.
• Mögliche Erklärungen:– Intransparenz der Problemsituation (Putz-Osterloh &
Lüer,1981; Hörmann & Thomas, 1987)– Einschränkung der Varianz durch homogene Stichprobe– Mangelnde Reliabilität der Problemlösemaße (Funke, 1983)– Doch auch bei Optimierung der Randbedingungen nur
mäßige Korrelationen (unter .40)– Intelligenz nur notwendige, nicht aber hinreichende
Bedingung erfolgreichen Problemlösens?
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6.3.4 Intelligenz und Lernfähigkeit• Ähnliche Korrelationen zwischen IQ und Lern-
geschwindigkeit bei nichtschulischen Aufgaben:– Labyrinth-Lernen: r = .01 - .39 (Kallenbach, 1976)– Interaktion mit Angst und Bekräftigungsbedingungen des
Lernens: Bei niedriger, nicht aber hoher Intelligenz Einfluss der Ängstlichkeit und externen Lobes/Tadels auf Lernleistungen (Verma & Nijhawan, 1976)
– Höhere Korrelationen bei Zeitmaßen verglichen mit Fehlermaßen der Lerngeschwindigkeit.
– Instruktion, beim Paar-Assoziations-Lernen nach „Eselsbrücken“ zu suchen, erhöht Korrelation mit IQ (Hughes, 1983).
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6.3.5 Intelligenz, Schule, Beruf• Prognostische Validität des IQ (2-Jahre) für
Schulleistung bis zu .73 (Crano et al., 1972)• Höhe der Korrelation abhängig von
Stichprobenheterogenität (Mittel bei .50).• Berufsgruppen und Armee-Dienstgrade korrelieren
ebenfalls mit IQ– Mittelschicht: IQ > 120 (kleine Varianz)– Facharbeiter: 100 < IQ < 120– Ungelernte Arbeiter; IQ < 100 (große Varianz)
• Kausalrichtung (IQ --> Beruf) bestätigt durch Pfadanalysen und Strukturgleichungsmodelle
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6.3.6 Trainierbarkeit des IQ
• Korrelationen zwischen hohem Bildungsniveau der Eltern und dem IQ der Kinder belegen nicht Trainierbarkeit des IQ
• Experimentelle Studien zur Beeinflussung des IQ sind selten.
• Wenige Ausnahmen:– Rosenthal & Jacobsons (1968) Pygmalion Studie
– Der „Mozart-Effekt“: Schellenbergs (2004) Studie zum Effekt der Musikausbildung
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Effekte eines Musiktrainings(Schellenberg, 2004)
• Sechsjährige Kinder (N= 144) wurden randomisiert vier einjährigen (39-wöchigen) Kursen am Royal Conservatory of Music (Toronto) zugewiesen.– Keyboard-Kurs (n = 36, dropout = 6)– Gesangskurs (n = 36, dropout = 4)– Theaterkurs (n = 36, dropout = 2)– Kontrollgruppe (n = 36, no dropout)
• Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-III) wurde vor und nach den Kursen angewendet.
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Summarische Ergebnisse
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Detailergebnisse• Positiver Effekt der
Musikgruppen in 10 von 12 Subtests.
• Besonders starke Effekte in Konzentrationsfähigkeit und Verarbeitungsge-schwindigkeit
• Geringere Effekte in verbalem Verständnis und Wahrnehmung.
• Soziales Verhalten wurde eher durch Theatertraining gefördert.
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6.3.7 Langlebigkeit• Die Befunde sind eindeutig:
– O´Toole & Stankov (1992): N=2309 Veteranen• Mit jedem IQ-Punkt zu Beginn des Militärdienstes sinkt das Risiko
des Todes bis zum 40. Lebensjahr um 1%• Hierbei sind soziodemographische Störeffekte (Einkommen,
Beruf, Familiengröße etc.) auspartialisiert!• IQ ist bester Prädiktor von Verkehrsunfällen
– Whalley & Deary (2001): N = 2792 Schotten• Kinder mit IQ < 85 im Alter von 11 Jahren hatten eine um 21%
reduzierte Überlebensrate bis zum Alter von 76, eine um 40% erhöhte Krebsmortalität bei Frauen und eine um 27% erhöhte Krebsmortalität bei Männern.
• Erklärung (Gottfredson & Deary, 2004):– Intelligenz erleichtert Problemlösekompetenz bei der
Prävention chronischer Krankheiten, Unfälle und bei der Suche nach optimaler Therapie.
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Psychomotorische Schnelligkeit als Moderatorvariable?
• Deary & Der (2004, Psychol. Science):– Die Korrelation von IQ und Langlebigkeit
verschwindet, wenn man Unterschiede in der psychomotorische Schnelligkeit (erfasst über Reaktionszeiten) kontrolliert.
– Interpretation: Psychomotorische Schnelligkeit ist eine entscheidende Determinante für beides:
• Hohe Intelligenz• Langelebigkeit
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6.4 Stabilität der Intelligenz
• Stabilitätskoeffizienten des IQ über wenige Wochen bei rtt = .90
• Stabilität des Army Alpha Test über 11 Jahre bei rtt = .77 (Erste Messung mit 19, zweite mit 30 J.)
• Niedrigere Stabilitäten im Kindesalter (Sontag et al., 1958)– Stanford-Binet mit 3 und 4 Jahren: rtt = .83– Stanford-Binet mit 3 und 12 Jahren: rtt = .46
• IQ-Korrelation im Alter von 6 und 40 Jahren noch bei .60 ! (McCall, 1977)
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Vorhersagbarkeit des IQ im Alter von 18 Jahren aus früheren IQ-Messungen
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6.5 „Praktische Intelligenz“• Intelligenzmessung beschränkt sich häufig auf „schulische
Fertigkeiten“ i.w.S.:– 1) Aufgaben von anderen formuliert– 2) Wenig bis kein intrinsisches Interesse– 3) Relevante Information vollständig verfügbar– 4) Abgehoben von Alltagserfahrungen– 5) Gut strukturiert– 6) Nur eine richtige Antwort– 7) Nur einen angemessener Lösungsweg
• Davon deutlich verschieden ist:– „intelligent performance in natural settings“ (Neisser, 1976): Angemessenes
reagieren i.S. eigener Ziele, gegeben die vorfindbaren Randbedingungen.– Praktische Intelligenz (Chalesworth (1976): Problemlösungen, die das
Wohlbefinden, die Bedürfnisse, und das Überleben betreffen.
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Ansätze zur Erfassung „praktischer Intelligenz“
• TAT-Indikatoren der Leistungsmotivation
• Simulation von Alltagssituationen, z.B.– Postkorb-Test (Frederiksen, 1966)– Assessment-Center in Kleingruppen
• Experten-Novizen-Vergleiche zur Erfassung von „stillem Wissen“
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Akademischer Berufserfolg und „stilles Wissen“
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6.6 „Soziale Intelligenz“
• Soziale Intelligenz (SI, Thorndike, 1920):– Andere verstehen und sozial klug agieren
• Bislang enttäuschende Ergebnisse bei der Entwicklung von Tests (Basis: Bilder/Cartoons)– Materialabhängige Faktoren
– Keine konvergente Validität
– Keine prädiktive Validität
• Vielversprechendere Ergebnisse mit dem Handlungs-Häufigkeits-Ansatz:– Zählung SI-prototypischer Verhaltensweisen
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6.7 „Emotionale Intelligenz“
• Emotionale Intelligenz (Salovey & Mayer, 1990):Fähigkeit, eigene Gefühle und die Gefühle anderer zu erkennen und sie für eigene Entscheidungen und Handlungen zu nutzen
• Es ist unklar, ob es sich um eine „Mental Ability“ handelt.
• Kein eigenständiger Emotionaler Intelligenzfaktor• Self-Report-Maße der EI laden eher auf
Extraversion, Psychotizismus und Neurotizismus
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Messverfahren
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7. Differentielle Psychologie ausgewählter kognitiver Konstrukte
• Kreativität
• Aufmerksamkeit
• Arbeitsgedächtnis
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7.3 Arbeitsgedächtnis
• Gedächtnisspanne (memory span): – Anzahl sequentiell gehörter/gelesener Items, die man
fehlerfrei seriell reproduzieren kann.
• Korreliert kaum mit IQ & Aufmerksamkeit• Arbeitsgedächtnisspanne (working memory span):
– Gleichzeit müssen sequentiell dargebotene Items memoriert und eine Zweitaufgabe verrichtet werden (Kopfrechnen, Lesen von Sätzen, Schlussfolgern ...)
– Working memory span (WMS): Anzahl sequentiell gehörter/gelesener Items, die man unter diesen Bedingungen fehlerfrei seriell reproduzieren kann.
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WMS: Befunde• Kognitive Korrelate (Kane & Engle, 2002):
– Arbeitsgedächtnisspanne (WMS) mit gf zu r = .80– WMS korreliert hoch mit NPE– WMS korreliert negativ mit Stroop-Effekt– WMS korreliert negativ mit Antisakkadenlatenz
• Biopsychologische Korrelate (Kane & Engle, 2002):– WMS ist korreliert mit Frontalhirnaktivität– Patienten mit Frontalhirnschädigungen zeigen reduzierte WMS– fMRI zeigt Frontalhirnaktivität bei WMS-Aufgaben– Im Tierversuch Ableitung von Neuronenaktivität im
präfrontalen Kortex bei Kurzzeitgedächtnisaufgaben.
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WMS: Theorie• Die WMS scheint zwei Basisfähigkeiten fluider
Intelligenz zu reflektieren:– Kurzzeitgedächtniskapazität
– Exekutive Aufmerksamkeitskontrolle
• Beide Komponenten scheinen wesentlich mit dem präfrontalen Kortex (PFC) assoziiert zu sein
• Folgehypothese:– Alters- oder krankheitskorrelierte Abnahme der WMS
und exekutiver Kontrolle nur dann, wenn PFC beeinträchtigt ist (inzwischen gut bestätigt).
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Veranschaulichung der Lagedes präfrontalen Cortex (PFC)
Für die WMS-Leistung relevant ist im wesentlichender dorsalaterale PFC, dermit dem motorischen Cortex verbunden ist.
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ANWENDUNG UND UMSETZUNG DER INTELLIGENZFORSCHUNG
Das unvermeidbare Grundproblem
• Alles was wir wissen ist mit
– nichtreduzierbarer Unsicherheit behaftet
• Alle Umsetzungen oder deren Nichtbeachtung führen zu
– nicht vermeidbaren Fehlentscheidungen und zu
– unvermeidbarer Ungerechtigkeit
• Alles was wir tun können ist, diese Fehler und Ungerechtigkeiten zu minimieren
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VORHERSAGE
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Vorhersage auf Grundlage der Intelligenz
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Vorhersage auf Grundlage der Intelligenz
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Vorhersage auf Grundlage der Intelligenz
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Vorhersage auf Grundlage der Intelligenz
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Bereich falscher Entscheidung zu Lasten der Gesellschaft
Richtige Entscheidung
Bereich falscher Entscheidung, Ungerechtigkeit zu Lasten des einzelnen Individuums
Richtige Entscheidung
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Vorhersage auf Grundlage der Intelligenz
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