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Titel:Principles of Human Learning
Autor:Binz, Marcel
Weitere Beteiligte: Endres, Dominik (Prof. Dr.)
Veröffentlicht:2021
URI:https://archiv.ub.uni-marburg.de/diss/z2021/0228
URN: urn:nbn:de:hebis:04-z2021-02288
DOI: https://doi.org/10.17192/z2021.0228
DDC:150 Psychologie
Publikationsdatum:2021-06-08
Lizenz:https://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/

Dokument

Schlagwörter:
Lernen, Begrenzte Rationalität, Entscheidungsfindung

Summary:
What are the general principles that drive human learning in different situations? I argue that much of human learning can be understood with just three principles. These are generalization, adaptation, and simplicity. To verify this conjecture, I introduce a modeling framework based on the same principles. This framework combines the idea of meta-learning -- also known as learning-to-learn -- with the minimum description length principle. The models that result from this framework capture many aspects of human learning across different domains, including decision-making, associative learning, function learning, multi-task learning, and reinforcement learning. In the context of decision-making, they explain why different heuristic decision-making strategies emerge and how appropriate strategies are selected. The same models furthermore capture order effects found in associative learning, function learning and multi-task learning. In the reinforcement learning context, they resemble individual differences between human exploration strategies and explain empirical data better than any other strategy under consideration. The proposed modeling framework -- together with its accompanying empirical evidence -- may therefore be viewed as a first step towards the identification of a minimal set of principles from which all human behavior derives.

Zusammenfassung:
Was sind die allgemeinen Prinzipien, die das menschliche Lernen in verschiedenen Situationen antreiben? Ich behaupte, dass ein Großteil des menschlichen Lernens mit nur drei Prinzipien verstanden werden kann. Diese sind generalization, adaptation und simplicity. Um diese Hypothese zu überprüfen, führe ich ein Modellierungsframework ein, das auf denselben Prinzipien basiert. Dieses Framework kombiniert die Idee des meta-learning -- auch als learning-to-learn bekannt -- mit dem minimum description length Prinzip. Die Modelle, die sich aus diesem Framework ergeben, erfassen viele Aspekte des menschlichen Lernens in verschiedenen Bereichen, einschließlich dem Entscheidungsfinden, dem assoziativem Lernen, dem Funktionslernen, dem Lernen mit mehreren Aufgaben und dem bestärkenden Lernen. Im Kontext der Entscheidungsfindung erklären sie, warum unterschiedliche heuristische Entscheidungsstrategien entstehen und wie geeignete Strategien ausgewählt werden. Dieselben Modelle erfassen außerdem Anordnungseffekte, die beim assoziativen Lernen, beim Funktionslernen und beim Lernen mit mehreren Aufgaben auftreten. Im Kontext des bestärkenden Lernens spiegeln sie individuelle Unterschiede zwischen menschlichen Explorationsstrategien wider und erklären empirische Daten besser als jede andere in Betracht gezogene Strategie. Das vorgeschlagene Modellierungsframework kann daher -- zusammen mit den dazugehörigen empirischen Befunden -- als erster Schritt zur Identifizierung einer minimalen Menge von Prinzipien, von denen das gesamte menschliche Verhalten abgeleitet werden kann, angesehen werden.


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