Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

H20 - Getal en categorie - Coggle Diagram

- - - - Mental white board-hypothese = mentale representaties in WG op seriele wijze ordenen --> niet numerieke grootte, maar noodz volgorde S bep L/R
  - - - Oplossing opzoeken in mentale tabel in WG (implausibel)
      - Rekenen obv associatief netwerk --> activeren juiste en onjuiste oplossingen (interferentie) --> competitie bep antwoord
        Bij grotere getallen meer rekenopgaven en incorrecte opl --> langere RT
    - - = cognitief model voor opteloperaties
      - Stadia: ID getallen - bepalen grootste en kleinste (max en min) - uitkomst uit geheugen halen - verbale oplossing
      - Benoemingstijden cijfers niet afhv getalsgrootte, maar v klank initiele foneem
      - RT vergelijkingstaak (grootste cijfer benoemen) bepaalt door verschil in grootte tss de 2 cijfers (de split) --> NIET bij 0 en tie-opgaven
    - - = tijd voor optelsom of vermenigvuldiging neemt toe met grootte vd operanden (8x9 > 2x3)
      - NIET bij tie-opgaven (4+4, 8x8)
      - Tie-opgaven uit intern lexicon halen gaat sneller, idem voor kleinere getalbewerkingen
      - ~woordfrequentie-effect lexicale toegang (taal)
    - - Probleem ontleden in deelproblemen
      - Overdracht = wnr bewerking over de brug van 10 gaat (en we tiental bv moeten onthouden en later bijtellen) --> tussenstappen --> trager oplossen
      - Belang WG!
        
        Vnl invloed v random-lettergenereertaak
    - - Kinderen eenvoudige optelsommen: RT --> probl: 5 strategieen gebruikt! (Telstrategie?)
      - Volw: rekenfeiten ophalen uit LTG
      - Telstrategie = optellen door kleinste getal 1 voor 1 op te tellen bij grootste getal
  - - - Gestructureerd: sneller tellen door groepjes te subiteren en op te tellen, raster: rijen x kolommen
    - - Wnr (sub)vocaal tellen niet mogelijk --> non-verbaal systeem (probabilistisch ipv absoluut; bij dieren ook aanw)
    - - onthouden wat al overlopen en wat niet (visueel WG, moeilijk bij bewegende en ongestructureerde verzamelingen)
      - rangnummer actief houden en updaten in WG (tel kwijt bij afleiding)
  - - - = code afhv aard taak
      - Bv. Rekenen via auditief-verbale code - getallen vgl via groottecode of visuele code (ook even/oneven)
    - - = soort code afhv inputformaat (cijfer of uitgeschreven woordgetal), taak en context
      - Exp dubbeltaken
        
        Bij subtractie (aftrekken) vnl interferentie door visuospatiele taak (visuele code)
        
        Bij vermenigvuldiging vnl interferentie door articulatoire suppressie (fonologische code)
    - - = numerieke input --> abstracte code (onafhv voor elk deelproces) --> output (schrift of spraak)
    - - Overlap tss gebieden voor rekenen, schatten ea cogn processen
      - fMRI: IPS activatie bij sustracties - IFG en MTG actiev bij vermenigvuldiging (verbale verw)
      - Vnl frontale en parietale gebieden
      - Evidentie visuospatiale code: Berekeningen: associatie met WG en visuospatiale opl strategie (temp)
      - Evidentie liguistische code: hersenletsel IFG (taalbegrip en rekenvaardigheid aangetast)
  - - - = hoe hoger aantallen, hoe minder goed we de relatieve verschillen kunnen waarnemen --> hoe groter de S, hoe groter het verschil moet zijn om het te kunnen waarnemen
      - Weber-fractie = just noticeable difference = verhouding mate v verandering en grootte S = kleinst waarneembare verschil in 50% vd gevallen
      - Implausibel: weber-fractie (van 6) overschat werkelijke grens (4), subiteren zou lineair moeten afnemen, terwijl er een discrete grens is :red_cross:
    - - Quadrilateraal = vierhoek :black_medium_square:
      - = kleine aantallen w opgeslaan en herkend als geometrisch patroon, vanaf grotere aantallen zijn te veel patronen mogelijk voor snelle herkenning :small_red_triangle:
      - Complex geometrisch patroon w sneller herkend wnr opsplitsbaar in eenvoudige geometrische patronen (canonische patronen)
      - Objectindividuatie = individuele obj ie scène isoleren en identificeren, capaciteit visueel WG is 4 --> subiteren hieraan gekoppeld
    - - = cijfers representeren in WG en vgl met aantal eenheden, max capaciteit in 1 beurt is 4, dus daarom max eerste 4 aantallen in oogopslag
      - Implausibel: geen invloed van belastende irrelevante WG-taak :red_cross:
    - - Mensen: ERP - N2pc stijgt met aantal tot 4, daarna niet meer
      - Apen: SCR - neuronspec voor aantallen tot 4 - hoe meer stippen, hoe minder sterk vuren
  - - - Getalsmatige kennis intact, rekenkundige kennis aangetast + gn toegang (meer) tot rekenfeiten in geheugen, wel rekenkundige operaties mogelijk
      - Dissociatie getalsbegrip en getalproductie
      - Syntactische getalverwerking mankeert (242 w dan 20042)
      - Spec deficientie operatoren rekenopgave (+-x en / niet meer begrijpen schriftelijk, verbaal wel)
    - - Moeite met opslaan rekenfeiten, rekenkundige operaties --> langere RT en meer fouten
      - Oorzaak :question:
        
        Oorzaak in semantisch geheugen? Vaak comorbiditeit met leesproblemen
        
        Fonologische lus WG probleem
        
        Probleem in mechanismen gepsec in numerieke verwerking (ook moeite met subiteren, benoemen en vgl v getallen, naast complexe zaken)
  - - - = beoordeling relatieve getalsgrootte afhv absolute getalgrootte (welke is groter gaat sneller bij 2 en 4 dan bij 3 en 5)
    - - = max aantal eenheden die we gelijktijdig bewust kunnen verwerken; 4-5
      - RT 1-3 snel en constant, RT 4+ lineair stijgend
    - - Snelheid verwerking: Meer frequent voorkomende getallen sneller, grootte voorgaande getal (overeenkomst sneller)
- - - - Associatievorming = door herhaling steeds beter verschillen leren onderscheiden tss S en zo categorieen (passief) - patroonherkenning :red_cross:
      - Hypothesetoetsing = hypothesen over classificatieregel vormen en toetsen id omg (actief) :check:
    - - Bij associatievorming heeft enkel directe FB effect (conditionering) :red_cross:
      - Ook uitgestelde FB effect (hypothesetoetsing)
      - Neg FB cruciaal (hypothese incorrect en nieuwe formuleren, pos FB weinig waarde bij hypothese toetsen)
        
        Win-stay-lose-shift-principe
      - Groter tijdsinterval zorgt voor betere leerprestatie (verwerken FB + nieuwe hypothese vormen)
      - Geen leereffect voor classificatieregel gevonden is (alles-of-niets) - bij associatie verwacht je geleidelijke verbetering
    - - = mensen maken en toetsen meerdere hypothesen tegelijk (vnl binnen 1 S-dimensie)
      - Exp: groep die maar 1 hypothese (dimensie) per keer kan toetsen heeft meer trials nodig om regel te vinden dan groep die zelf kan kiezen hvh per keer ze toetsen
      - RT neemt langzaam af totdat juiste regel gevonden is (steeds minder hypotheses te toetsen), dan blijft RT stabiel (gn hypotheses meer te toetsen)
      - Probleem: ond vnl op bivariate concepten (nt repr dagelijkse leven)
  - - - Eigenschappen op verschillende niveaus opgeslaan
        
        Kanarie is geel (kanarieniveau) gaat sneller dan kanarie kan vliegen (vogelniveau)
        
        Effect hiërarchie (dus afstand tss waar info is opgeslaan) zijn klein
      - Familiariteit is groter effect (hoe vaak je obj met eig hebt moeten verbinden bv vliegen of huid met kanarie)
    - - Atypische leden classficeren: competitie
      - Definitie categorie is vaag
        
        typisch/atypisch afhv mate v overeenkomst met meest voorkomende eigenschappen (veel/weinig) bv roodborstje vs pinguin :bird:
        
        Individuele verschillen in representaties concepten (bv is pompoen fruit?)
        
        Gegradieerde structuur - GRADIENT
        
        Van zeer representatief lid tot zeer niet-representatief niet-lid
        
        Stoel is duidelijker niet-lid van vogels dan vlinder :butterfly:
    - - = niet gerepresenteerd in semantisch geheugen, maar ter plekke gegenereerd voor nieuw doel
- - - - 1 criterium bep categorieen - 2 duidelijke groepen
      - beide criteria bepalen classificatie - lineair stijgend verband
  - - - = categorie gerepresenteerd door enkele represenatieve exemplaren
      - Non-parametrisch
      - Betere verklaring voor non-lineaire categorisatie
    - - Beslissingsgebonden categorisatiemodel
      - = categorisatie obv visuele herkenningsprocessen (spec R toekennen aan delen vd ruimte/obj)
    - - Parametrisch
      - Elke S w vglen met prototypes categorieen en meest gelijkende w de categorie
      - Prototype-effect = vormen/items obv prototype verschillend gemaakt w ervaren als met sterk prototype
        
        Maar slechte latere herkenning vd prototypes!
    - - Zeer diverse hersengebieden betrokken en verschillen afhv spec aard categorie (bv regels, protoypes, integratie)
    - - = wnr pure regelgebaseerde categorisatie niet mogelijk is (bv kleurcategorisatie obv verzadiging kan niet los van helderheid en ...) --> Niet-separabele dimensies
      - Parametrische modellen
        
        = categorieen of categoriegrenzen hebben onderliggende structuur (duidelijke grenzen)
      - Non-parametrische modellen
        
        = categorieen hebben geen onderliggende structuur of duidelijke grenzen
      - Statistische dichtheid (hoog = meerdere gerelateerde eig indicatief voor lidmaatschap bv hond; laag = weinig indicatieve eig bv acceleratie)
  - - - Complexiteit = de lengte vd kortste formule/computerprogramma dat je kan schrijven om de reeks symbolen te reproduceren
      - Hoe minder comprimeerbaar, hoe complexer
      - Accuratesse classificatie neemt lineair af met toenemende complexiteit
    - - Regel + uitzondering is ook gecomprimeerde info (bv rood + banaan) :banana: :red_circle:
      - Hoe meer de uitzonderingen doorwegen tov de regel, hoe complexer de categorie/concept
      - Exemplaarmodellen: OK voor niet-comprimeerbare complexe concepten >< prototypemodellen: OK voor eenvoudige concepten