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Eine Simulation von Lerndaten mit einem Markov-Modell

Diese Demonstration simuliert Daten aus einem Lernexperiment, wie sie ein "Alles-oder-nichts"-Markov-Modell vorhersagen würde.

Das Experiment, dessen Daten das Modell vorhersagen soll, sieht folgendermaßen aus:
Zu einem Item (z.B. ein CVC-Trigramm wie "kiz") soll ein korrespondierendes Item (z.B. eine Zahl) gelernt werden. In jedem Durchgang wird das erste Item angezeigt und der Lerner aufgefordert, das zweite Item anzugeben. Danach wird die richtige Lösung gezeigt, d.h. der Lerner hat die Möglichkeit, zu lernen.
Die Simulation sagt nun den Lern-/Antwortverlauf für ein Paar voraus.

Das Modell hat einen Rateparameter, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, daß die richtige Antwort zu raten, und einen Lernparameter, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, daß in einem Durchgang vom "ungelernten" in den "gelernten" Zustand übergegangen wird.

Das Simulationsprogramm erlaubt es, die Anzahl der Versuchspersonen anzugeben und die Anzahl der Lerndurchgänge.
Nach einem Klick auf "Start" werden die Daten simuliert und die relative Häufigkeit der korrekten Antworten in den Durchgängen in einem Graphen dargestellt. Es bietet sich an, das Fenster mit dem Graphen so neben das Browserfenster zu ziehen, daß man mehrmals auf Start klicken und sehen kann, wie sich die Daten verändern.

Interessant an diesem Modell ist, daß sich für mehrere Versuchspersonen/Items eine glatte Lernkurve ergibt. Normiert man die Kurven aller Versuchspersonen/Items auf den letzten Fehler (entsprechendes Feld anklicken), so zeigt sich, daß tatsälich ein "Alles-oder-nichts"-Modell mit sprunghaftem Lernen zugrunde liegt.

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email: harald.binder at gmx.de (" at " durch ein @-Zeichen ersetzen)