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Kognitionswissenschaft - Ihre Perspektive auf Lernen und Lehren mit Technologien
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  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
  (L3T)


                                                                                          Dieses Kapitel orientiert sich in seinem Aufbau an
1. Einleitung
                                                                                          den Phasen der Kognitionswissenschaft seit ihrer
In diesem Kapitel werden die Auswirkungen, die zen-                                       Entstehung. Diese ideengeschichtliche Betrachtung
trale Fragestellungen und Konzepte der Kognitions-                                        ist notwendig, um konkrete Implikationen auf ak-
wissenschaft auf unser Verstehen von Lehr-Lernpro-                                        tuelle Fragen des Lernen und Lehrens, des Wissens
zessen und die Verwendung von Lerntechnologien,                                           und zu Lerntechnologien abzuleiten. Ziel dieses Ka-
untersucht.                                                                               pitels ist es zu zeigen, wie Konzepte aus der kogni-
                                                                                          tionswissenschaftlichen Grundlagenforschung
        Kogni:onswissenscha>	
   ist	
   ein	
   interdisziplinäres	
   For-­‐            Eingang in die Alltagssprache, in unser Denken über
  !     schungsfeld,	
  das	
  Phänomene	
  der	
  Kogni:on	
  erforscht,
        mit	
   dem	
   Ziel,	
   menschliche	
   Kogni:on	
   –	
   unsere	
   Wahr-­‐
                                                                                          Lernprozesse und Wissen, und letztlich in Techno-
                                                                                          logien gefunden haben, mit den wir tagtäglich intera-
        nehmung,	
   unser	
   Denken	
   und	
   letztlich	
   Handeln	
   –	
   zu      gieren, um so ein „Denkwerkzeug“ für die Reflexion
        verstehen.                                                                        der eigenen Praxis zur Verfügung zu stellen. Kein
                                                                                          Ziel ist es hingegen, didaktische oder Usability-Re-
   Die Kognitionswissenschaft ist keine wissen-                                           zepte auszustellen.
schaftliche Disziplin im herkömmlichen Sinne,
                                                                                          2. Das	
  Entstehen	
  eines	
  neuen	
  Forschungsfeldes
sondern ein immer noch recht junges interdiszipli-
näres Forschungsfeld, in dem unterschiedliche Dis-                                        Wurzeln	
  der	
  Kogni:onswissenscha<	
  
ziplinen gemeinsam Antworten auf Fragen zur Ko-                                           Eine fundierte Vorgeschichte würde im Rahmen
gnition – Wahrnehmung, Denken und Handeln –                                               dieses Buches zu weit führen, daher möchten wir hier
suchen, die sie aus Ihrer Perspektive und mit ihren                                       nur vier Strömungen und Ideen aus den Disziplinen
Methoden allein nicht zufriedenstellend beantworten                                       Philosophie, Psychologie, Linguistik und Informatik
können. In gewisser Weise stellt sich die Kognitions-                                     skizzieren, deren interdisziplinäres Zusammenwirken
wissenschaft Fragen, die sich Philosophen seit jeher                                      wesentlich für das Entstehen des neuen Forschungs-
stellen und versucht diese mit Mitteln der Psycho-                                        feldes Kognitionswissenschaft war:
logie, Linguistik, Neurowissenschaft, Biologie und In-                                       Die Vorstellung, dass menschliches Denken
formatik zu beantworten, wobei letzterer in der Ent-                                      letztlich Rechnen sei, findet sich schon im 17. Jahr-
stehungsgeschichte dieses Forschungsfelds wegen der                                       hundert bei Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716),
damals neuen Methode der Computersimulation eine                                          der, nebenbei bemerkt, auch das Binärsystem erfand,
besondere Rolle zukommt.                                                                  das mit der Erfindung des Computers eine große Be-
   Warum lohnt es sich, sich in einem so anwen-                                           deutung erhalten sollte. Die Analytische Philo-
dungsbezogenen Feld, wie „Lehren und Lernen mit                                           sophie, wurde Anfang des 20. Jahrhunderts von den
Technologien“ überhaupt, mit Fragen und Kon-                                              britischen Philosophen Bertrand Russell (1872–1970)
zepten aus der Grundlagenforschung auseinan-                                              und George Edward Moore (1873–1958) und vom
derzusetzen? Wir sehen drei Gründe:                                                       Wiener Kreis begründet und kann als eine Fort-
▸ Aus vielen Modellen der kognitionswissenschaft-                                         führung der Leibniz'schen Ideen begriffen werden.
   lichen Grundlagenforschung ist Kognitionstechnik                                       Ihre Vertreter wiesen folgende Gemeinsamkeiten auf:
   geworden, mit der wir im Alltag ständig konfron-                                       Ein systematisches, anstatt geschichtliches Heran-
   tiert sind.                                                                            gehen an philosophische Fragen, eine Orientierung
▸ Lehrende und Lernende (und natürlich auch De-                                           an empirischen Wissenschaften sowie der Versuch
   signer/innen von Lerntechnologien) haben not-                                          eine logische Formalsprache (widerspruchsfreie
   wendigerweise ein Konzept von Kognition und                                            Idealsprache) zu schaffen oder – je nach Richtung die
   eine „Theorie“ wie sie „funktioniert“. Die Frage                                       Analyse von Sprache mit Mitteln der Logik, letztlich
   ist lediglich, wie bewusst und reflektiert diese per-                                  mit dem Ziel, die angenommene logische Formal-
   sönliche „Theorie“ ist und damit, ob sie zur Re-                                       sprache hinter unserer Alltagssprache zu beschreiben.
   flexion über die eigene Praxis dienen kann.                                            Es soll nicht unerwähnt bleiben, dass viele Vertreter
▸ Unsere Konzepte von Kognition haben eine Aus-                                           dieser Richtung vor dem nationalsozialistischen
   wirkung auf die Vorstellung was Lernen ist und                                         Regime fliehen mussten und Ihre Arbeit in England
   was gelernt wird – und damit auf unseren Wis-                                          und den USA fortsetzen.
   sensbegriff. Hier sehen wir eine Nahtstelle zu Er-                                        In der Psychologie hatte der Behaviorismus, von
   gebnissen der Bildungsforschung, die zeigen, dass                                      John B. Watson 1913 ursprünglich als Gegenposition
   unser Wissensbegriff Lernstrategien beeinflusst.                                       zur Phänomenologie formuliert, die Untersuchung
                                                                                          von Verhalten mit naturwissenschaftlichen Methoden
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
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             Disziplin                        Linguis:k	
                  Mathema:k	
  (Infor-­‐                  Philosophie                        Psychologie
                                                                                ma:k)

     Beitrag	
  zur	
  Kogni:-­‐      Beschreibung	
  sprach-­‐          Mathema:scher	
  Be-­‐            Philosophische	
  Basis            Empirische	
  Daten,	
  Ex-­‐
    ons-­‐wissenscha<	
  und          licher	
  Strukturen	
             weis,	
  Computer                 („Denken	
  ist                    periment
     Entstehung	
  des	
  Ko-­‐                                                                            rechnen“)
          gni:vismus                  Neu:	
  Universal-­‐gram-­‐
                                      ma1k                               Neu:	
  formale	
  Spra-­‐        Neu:	
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                                                                         chen,	
  Simula1on                                                   hineinschauen“

   Tabelle	
  1:	
  Überblick	
  über	
  die	
  Disziplinen	
  und	
  ihren	
  Beitrag	
  an	
  der	
  Entstehung	
  der	
  frühen	
  Kognitionswissenschaft	
  



und damit eine „Objektivierung“ der Psychologie                                             wicklung des Computers (etwa 1946 durch den Ma-
eingeführt und war zum vorherrschenden Paradigma                                            thematiker John von Neumann), dessen Architektur
geworden. Ein zunehmend kritisierter „Nebeneffekt“                                          nach wie vor die Basis jedes Computers bildet.
war, dass nun nur das Ereignis in der Umwelt (Reiz)                                             Zusammengefasst, lässt sich der wissenschafts-
und das mutmaßlich daraus resultierende Verhalten                                           geschichtliche Kontext um 1950 in sehr vereinfachter
(Reaktion) Gegenstand einer wissenschaftlichen Un-                                          Form zuspitzen (vgl. Tabelle 1): In der Psychologie
tersuchung sein durfte. Das Gehirn wurde als                                                gibt es eine weit verbreitete Unzufriedenheit mit dem
„Black Box“ betrachtet und innere Zustände zur                                              Behaviorismus, dessen Methoden es nicht erlauben
Erklärung von Verhalten nicht mit herangezogen.                                             etwas darüber auszusagen oder zu untersuchen was,
1957 erschien das Buch „Verbal Behavior“, in dem                                            salopp gesagt, „im Kopf passiert“. Gerade daran
der Behaviorist seiner Zeit, Burrhus Fredric Skinner,                                       haben aber all jene Interesse, die menschliche Ko-
seine Hypothese zum Spracherwerb formulierte. In                                            gnition verstehen wollen. Auf Seiten der Analyti-
einer Buchbesprechung übte der Linguist Noam                                                schen Philosophie gibt es ein Angebot: Denken ist
Chomsky (1959) harsche Kritik und argumentierte,                                            logisch und basiert auf einer (formalen) Sprache; wir
dass ein so komplexes Verhalten wie Sprache un-                                             müssen also „nur“ einen Weg finden die Formal-
möglich durch den Behaviorismus, und somit durch                                            sprache „hinter“ der Alltagssprache zu beschreiben.
assoziatives Lernen, allein, erklärt werden könne.                                          Chomskys Idee der Universalgrammatik bietet eine
Vielmehr müsse es ein genetisch determiniertes men-                                         neue Brücke zwischen formaler Logik und natür-
tales „Modul“ geben, das es Menschen erlaubt                                                lichen Sprachen. Und der Computer bietet eine voll-
Sprache zu erwerben, eine Universale Grammatik, die                                         kommen neue Herangehensweise, mit der wissen-
die genetische Basis für den Erwerb jeglicher                                               schaftliche Theorien einer Prüfung unterzogen
menschlichen Sprache biete. Damit revolutionierte er                                        werden konnten. Anstatt Modelle mit Papier und
nicht nur die Linguistik; die Kritik an Skinner wird                                        Bleistift durchzurechnen, konnten diese Modelle,
auch als Meilenstein auf dem Weg zu einem neuen                                             wenn man sie in eine formalisierte Form (entspricht
Paradigma gesehen: dem Kognitivismus.                                                       Algorithmen, die als Computerprogramme imple-
   Bevor der Kognitivismus näher diskutiert wird,                                           mentiert werden) bringt, automatisch berechnet
muss die vielleicht die für die Entstehung der Kogni-                                       werden und gegebenenfalls Vorhersagen für die em-
tionswissenschaften wesentlichste Erfindung und                                             pirische Forschung machen: die Methode der Com-
Voraussetzung hingewiesen werden: der Computer                                              putersimulation.
und seine formalen Grundlagen. 1936 hatte der Ma-                                               Ein weiteres wichtiges „Puzzlestück“ für die Ana-
thematiker Alan Turing (1912-1954) gezeigt, dass jede                                       logie zwischen Denken und Logik lieferten der Neu-
berechenbare Funktion durch eine Turingmaschine                                             rophysiologe Warren McCulloch und der Logiker
implementiert werden kann (Turing, 1936; Turing,                                            Walter Pitts 1943. Die Turingmaschine (und in der
1950). Eine genaue Erklärung würde an dieser Stelle                                         Folge auch von Neumann-Computer) verwenden das
zu weit führen; wesentlich ist in unserem Kontext,                                          von Leibniz erfundene Binärsystem, das heißt sie
dass sie – unendlich großen Speicher vorausgesetzt –                                        „kannte“ die zwei Symbole „1“ und „0“. Auch Ner-
jede berechenbare Funktion berechnen kann und,                                              venzellen kennen zwei Zustände: sie feuern („1“)
dass sie den Begriff Algorithmus exakt präzisiert. Als                                      oder sie feuern nicht („0“). Auf Basis dieser Über-
solche bildete sie die theoretische Basis für die Ent-                                      legung entwickelten McCulloch und Pitts (1943) ein
                                                                                            sehr vereinfachtes, abstrahiertes Neuronenmodell,
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  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
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  Lehren	
  mit	
  Technologien	
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mit dessen Hilfe sie zeigen konnten, dass ein                                                 licher Kognition zu identifizieren, die die Erkennt-
Netzwerk dieser Neuronenmodelle – und damit auch                                              nisse aus oben genannten Disziplinen künstlich er-
das menschliche Gehirn – im Prinzip die selben Be-                                            zeugen (im Sinne von am Computer simulieren) und
rechnungskapazitäten hat, wie eine Turingmaschine,                                            diese Simulationsergebnisse wiederum im empiri-
das heißt jede berechenbare Funktion berechnen und                                            schen (psychologischen) Experimenten zu über-
damit auch logische Formalsprachen verkörpern.                                                prüfen.
                                                                                                  Das neue wissenschaftliche Paradigma, das – in
        Aufgabe:	
  Das	
  MIU-­‐System	
  (Hofstadter,	
  1985)                              Abgrenzung zum auf extern beobachtbares Ver-
  ?     Folgende	
   Aufgabe	
   soll	
   Ihnen	
   helfen,	
   die	
   Grundprin-­‐
                                                                                              halten fokussierten Behaviorismus – die Untersu-
                                                                                              chung jener „innerer Mechanismen“, die für mensch-
        zipien	
  formaler	
  Sprachen	
  zu	
  verstehen.	
  
        Das	
   MIU-­‐System	
   besteht	
   aus	
   einem	
   Axiom	
   „MI“,	
   das
                                                                                              liche Kognition verantwortlich sind, zum Ziel hatte,
        als	
   Startbedingung	
   gegeben	
   ist,	
   sowie	
   den	
   Symbolen            wird als Kognitivismus (Varela, 1990; Bechtel et al.,
        „I“	
  und	
  „U“,	
  die	
  nach	
  Regeln	
  manipuliert	
  werden,	
  um           1998) bezeichnet. Die Grenzen zum praktisch zeit-
        Sätze	
  zu	
  bilden	
  (abzuleiten).	
  Die	
  Regeln	
  lauten:                    gleich entstandenen Forschungsfeld der „Künstlichen
         ▸ Regel	
  1:	
  Wenn	
  der	
  letzte	
  Buchstabe	
  ein	
  I	
  ist,	
  darf      Intelligenz“ (KI) können wir, zumindest für den
           ein	
  U	
  angehängt	
  werden	
  (MI	
  →	
  MIU)	
                              Zweck dieses Lehrbuchs, als fließend erachten.
         ▸ Regel	
   2:	
   Alles	
   nach	
   dem	
   M	
   darf	
   verdoppelt
                                                                                              Während für die KI der technische Aspekt im Vor-
           werden	
  (MIU	
  →	
  MIUIU)	
  
         ▸ Regel	
  3:	
  Aus	
  III	
  darf	
  U	
  werden	
  (III	
  →	
  U)	
              dergrund stand, war es für die Kognitionswissen-
         ▸ Regel	
  4:	
  UU	
  kann	
  gestrichen	
  werden	
  (UUU	
  →	
  U)	
             schaft der Versuch, menschliche Kognition zu ver-
        Bice	
   nehmen	
   Sie	
   sich	
   10	
   bis	
   15	
   Minuten	
   Zeit	
   und   stehen.
        leiten	
  Sie	
  aus	
  dem	
  Axiom	
  MI	
  mit	
  Hilfe	
  der	
  Regeln	
  des
        MIU-­‐Systems	
  MU	
  ab!	
  
        Waren	
  Sie	
  erfolgreich?	
  Was	
  hat	
  Ihnen	
  bei	
  der	
  Lösung                 Begeben	
   Sie	
   sich	
   zur	
   nächsten	
   Kaffeemaschine	
   (am
        der	
   Aufgabe	
   Probleme	
   bereitet	
   und	
   was	
   kann	
   der
        :efere	
  Grund	
  dafür	
  sein?	
  
                                                                                                ?   besten	
   eine	
   Filtermaschine,	
   jedenfalls	
   aber	
   kein	
   Au-­‐
                                                                                                    tomat),	
   beobachten	
   Sie	
   genau,	
   wie	
   jemand	
   einen
                                                                                                    Kaffee	
  kocht,	
  bis	
  zu	
  dem	
  Zeitpunkt	
  zu	
  dem	
  der	
  Kaffee
3. Klassische	
  Kogni/onswissenscha1	
                                                             trinkfer:g	
  (Milch,	
  Zucker	
  usw.)	
  ist.	
  
                                                                                                     ▸ Halten	
   Sie	
   das	
   bice	
   in	
   einer	
   genauen	
   Be-­‐
Die oben beschriebene wissenschaftliche Konstel-                                                       schreibung	
   des	
   Ablaufs	
   fest,	
   die	
   sich	
   auf	
   das	
   We-­‐
lation führte zu einer neuen Sicht auf menschliche                                                     sentliche	
   konzentriert.	
   Auf	
   dieser	
   Basis	
   soll	
   eine
Kognition und begründete so Mitte der 1950er Jahre                                                     fehlerfreie	
   Wiederholung	
   der	
   Handlung	
   möglich
d a s Entstehen der der Kognitionswissenschaft                                                         sein.	
   (Für	
   die	
   Informa:ker/innen	
   unter	
   Ihnen:
(Bechtel & Graham, 1998). Was sie einte, war die An-                                                   schreiben	
   Sie	
   bice	
   einen	
   Algorithmus	
   in	
   Alltags-­‐
                                                                                                       sprache.)	
  
nahme einer Vergleichbarkeit von Mensch und Com-
                                                                                                     ▸ Versuchen	
  Sie	
  eine	
  Person	
  zu	
  finden,	
  die	
  bereit	
  ist,
puter in dem Sinne, dass der Computer ein reaktions-                                                   Ihrer	
   Beschreibung	
   sklavisch	
   Folge	
   zu	
   leisten	
   und
fähiger Mechanismus sei, der flexibles, komplexes                                                      zu	
   versuchen	
   Ihnen	
   (oder	
   wenigstens	
   sich	
   selbst)
und zielorientiertes Verhalten zeigen kann, ebenso                                                     auf	
   Basis	
   Ihrer	
   Beschreibung	
   eine	
   Tasse	
   Kaffee	
   zu
wie Menschen. Daher sei es nur natürlich von der                                                       kochen.	
  
Hypothese auszugehen, dass ein solches System of-                                                   Gruppenvariante:	
   Bilden	
   Sie	
   Kleingruppen	
   zur	
   Be-­‐
fenlege, wie Menschen zu eben dieser Flexibilität                                                   schreibung	
   (op:mal:	
   Dreiergruppen)	
   und	
   lassen	
   Sie
kämen, ergo zeige, wie der menschliche Geist funk-                                                  zwei	
  bis	
  drei	
  unterschiedliche	
  Beschreibungen	
  auspro-­‐
tioniere (Newell, 1963). Diese Annahme schlug sich                                                  bieren,	
   bevor	
   Sie	
   die	
   Fragen	
   zur	
   Aufgabe	
   im	
   Plenum
                                                                                                    besprechen	
  
in dem zentralen Postulat „cognition is information
processing“, Kognition ist Informationsverar-                                                       Fragen	
  zur	
  Aufgabe
                                                                                                     ▸ War	
  Ihre	
  Beschreibung	
  erfolgreich?	
  
beitung, nieder. Informationsverarbeitung wird in                                                    ▸ Oder	
  musste	
  „geschummelt“	
  werden,	
  damit	
  Sie	
  zu
folgendem Sinne verstanden: ein Algorithmus verar-                                                     Ihrem	
   Kaffee	
   kommen	
   konnten,	
   das	
   heißt	
   es
beitet, verändert und generiert Symbole, von den be-                                                   wurden	
  Handlungen	
  gesetzt,	
  die	
  nicht	
  zu	
  100	
  Pro-­‐
hauptet wird, dass sie einen Ausschnitt der Welt re-                                                   zent	
  in	
  Ihrer	
  Beschreibung	
  angegeben	
  wurden?	
  
präsentieren (zum Beispiel das Symbol „Haus“ reprä-                                                  ▸ Wie	
  und	
  warum?
sentiert ein reales Haus). Deswegen wird dieser                                                     Gruppenvariante:	
  
Ansatz auch als symbolverarbeitender Ansatz der                                                      ▸ Gibt	
  es	
  unterschiedliche	
  Beschreibungen?	
  
Kognitionswissenschaft bezeichnet. Aufgabe einer                                                     ▸ Worin	
  unterscheiden	
  sie	
  sich?	
  
Wissenschaft, die menschliche Kognition verstehen                                                    ▸ Auf	
  welche	
  Probleme	
  sind	
  Sie	
  beim	
  Anfer:gen	
  der
                                                                                                       Beschreibung	
  gestoßen?	
  
wollte, war es somit, jene „Algorithmen“ mensch-
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
  5


    Das Revolutionäre an der neu entstandenen Ko-                                      ständigen Informationen handlungsfähig, weil wir
gnitionswissenschaft war, dass zum erste Mal zwei                                      über Kontextwissen über die Welt verfügen, feh-
Methoden zur Verfügung standen, eine Theorie zu                                        lendes Wissen nahezu automatisch vervollständigen,
überprüfen: neben der Empirie, die eine Untersu-                                       etc. Und wir können eines, das diese Systeme nicht
chung des Forschungsgegenstands „in der Realität“                                      konnten: wir können lernen und tun es ständig.
ermöglicht, stand nun ein mächtiges Instrument zur                                         Um eine lange Geschichte kurz zu machen: Es gab
Verfügung, eine Theorie in Form eines Modells auf                                      in der Folge viele Versuche die Systeme dieser frühen
Kohärenz zu testen – um dann seine Vorhersagen                                         Phase der Kognitionswissenschaft mit Weltwissen
wieder mit Hilfe der Empirie zu überprüfen. Die                                        auszustatten, die im Wesentlichen mit der Erkenntnis
ersten Systeme brachten schnelle Erfolge, konnten                                      endete, dass unsere Sprache und unser Wissen über
Probleme, wie den „Turm von Hanoi“ lösen und –                                         die Welt in Teilbereichen, aber nicht als Ganzes den
zur damaligen Zeit als Krone menschlicher Ko-                                          Regeln einer Logik folgt, sondern vielfach wider-
gnition gesehen – mathematische Gleichungen lösen                                      sprüchlich ist. Für uns Menschen ist es in unter-
und Schach spielen.                                                                    schiedlichen Situationen ganz natürlich unterschied-
    Kritiker/innen waren jedoch weniger beeindruckt.                                   lichen Regeln zu folgen. Auch mit den Wider-
Ihrer Ansicht nach waren die Systeme nicht wirklich                                    sprüchen natürlicher Sprachen haben wir kein
intelligent, sondern führten nur Programme aus. Die                                    Problem: Wenn jemand meint sich auf die nächste
Probleme, die diese Programme bearbeiteten, seien                                      Bank setzen zu müssen, wissen wir, dass kein Geldin-
so ausgewählt, dass sie in sich geschlossen und leicht                                 stitut gemeint sein kann.
als formales System zu fassen seien.                                                       Rückwirkend kann man die klassische Kognitions-
                                                                                       wissenschaft als Unterfangen betrachten, jahrhunder-
                                                                                       tealte Vorstellungen über die menschliche Kognition
      Denken	
  Sie	
  an	
  Ihre	
  Erfahrung	
  mit	
  dem	
  MIU-­‐System:
                                                                                       mit Hilfe einer zu ihrer Zeit revolutionären neuen
  ?   	
   Entspricht	
   es	
   Ihrem	
   Alltagsdenken?	
   Wann	
   haben	
   Sie
                                                                                       Methode auszutesten: der Computersimulation.
      aufgehört	
   innerhalb	
   des	
   Systems	
   zu	
   denken	
   und
      immer	
   weitere	
   Sätze	
   abzuleiten	
   und	
   stacdessen	
   be-­‐      Dadurch haben wir einige falsche Hypothesen über
      gonnen	
  sich	
  zu	
  fragen,	
  ob	
  eine	
  Lösung	
  möglich	
  ist?       Bord werfen können und eine ganze Menge über uns
                                                                                       gelernt. Unsere Vorstellung, was menschliche Ko-
                                                                                       gnition in ihrem Kern ausmacht, hat sich ver-
   Ein weiterer Kritikpunkt war, dass ein Programm,                                    schoben – mathematische Gleichungen lösen zu
nur weil es eine Art von Problemen lösen konnte,                                       können, ist es nicht – und Fähigkeiten, die keine
diese Fähigkeit noch lange nicht auf einen anderen                                     weitere Beachtung fanden, wie Sprechen, den
Bereich übertragen konnte, das heißt diese „kogni-                                     Heimweg finden oder über einen Witz lachen
tiven Systeme“ waren hochgradig domänenspezifisch.                                     können, können gewürdigt werden. Darüber hinaus
                                                                                       wurde auch klar, dass sowohl formale als auch natür-
                                                                                       liche Sprachen nur einen Teil der Welt repräsentieren
      Denken	
  Sie	
  an	
  Ihren	
  „Kaffeekoch-­‐Algorithmus“:	
  
                                                                                       können und in diesem Ansatz viele feine Nuancen,
  ?   Wie	
   genau	
   muss	
   die	
   Beschreibung	
   sein	
   und	
   viel
                                                                                       emotionale Zustände, implizite Bedeutungen, usw.,
      Wissen	
  über	
  die	
  Welt	
  erfordert	
  diese	
  rela:v	
  einfache
      Aufgabe?                                                                         die für kognitive Prozesse oft entscheidend sind, in
      Wie	
  reagiert	
  Ihr	
  Algorithmus	
  auf	
  eine	
  plötzlichen	
  Ver-­‐
                                                                                       diesem Ansatz unberücksichtigt bleiben.
      änderungen	
  der	
  Umwelt	
  (z.B.	
  einen	
  neuen	
  Ort	
  für	
  den      4. Konsequenzen	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Techno-­‐
      Kaffee,	
  eine	
  etwas	
  anders	
  gebaute	
  Maschine)?	
                     logien:	
  Die	
  Frage	
  des	
  adäquaten	
  Wissensbegriffs
      Welche	
   Handlungsop:onen	
   hat	
   Ihr	
   Algorithmus	
   und
      was	
   tut	
   eine	
   Versuchsperson,	
   wenn	
   er/sie	
   auf	
   ein     Aber was hat das alles in einem Buch über Lernen
      Problem	
  bei	
  der	
  Ausführung	
  trifft?	
                                  und Lehren mit Technologien zu suchen? Der Ein-
                                                                                       fluss der klassischen Kognitionswissenschaft ist in
   Die Flexibilität menschlichen Denkens und Han-                                      vielen wissenschaftlichen Bereichen (ebenso wie in
delns zeichnet sich hingegen dadurch aus, dass wir                                     unserer Alltagsauffassung von Kognition) nach wie
nicht nur unterschiedliche Strategien zur Problem-                                     vor zu erkennbar, was sich sowohl in den Metaphern
lösung zur Verfügung haben, die wir nach Belieben                                      ausdrückt, mit denen Lernprozesse beschrieben
abbrechen und wechseln können, sondern darüber                                         werden, als auch in deren, häufig implizit angenom-
hinaus auch Fähigkeiten zur Adaptation haben. Das                                      menen, Wissensbegriffen.
heißt, wir können unser Handeln hinterfragen, ver-                                        Wann immer es um Lernen und Erinnern geht, ist
ändern und improvisieren. Wir sind auch mit unvoll-                                    die Computermetapher „Kognition ist Informati-
6	
  —	
  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
  (L3T)


onsverarbeitung“ allgegenwärtig: es wird von Ab-                                       Polemisch ausgedrückt, macht ein solcher Wissensbe-
speichern, Updaten, Speichern, Informationsverar-                                      griff Lehrende zu Bereitsteller/innen von Infor-
beitung und Abrufen gesprochen. Unser Gedächtnis                                       mation, während Lernende zum beliebigen Container
wird von der Kognitiven Psychologie in ein Sensori-                                    für Wissensobjekte werden. Selbstverständlich gehen
sches Gedächtnis (engl. „sensory buffer“, analog zum                                   wir nicht davon aus, dass Lehrende die skizzierte Po-
Tastaturbuffer oder -puffer), ein Kurzzeit- oder Ar-                                   sition ernsthaft vertreten, es ist uns aber wichtig her-
beitsgedächtnis (engl. „working memory“, analog                                        auszuarbeiten, was in der Computermetapher für
zum Arbeitsspeicher) und ein Langzeitgedächtnis                                        menschliches Denken implizit mitschwingt, das heißt
(engl. „long term memory“, analog zum Speicher,                                        welche Fragen und Schlussfolgerungen sie fördert
„Festplatte“) eingeteilt, zwischen denen „Infor-                                       und wo sie blinde Flecken hat. Gerade im Bereich des
mation“ fließt (Zimbardo, 2004, 298).                                                  Lehrens und Lernens mit Technologien – also unter
    Wie wir gesehen haben, ist es kein Zufall, dass                                    Einsatz eines Computers – ist es besonders verführe-
dieses Modell damit in wesentlichen Teilen der Com-                                    risch, Wissen als Objekt zu behandeln, vergleiche das
puterarchitektur entspricht. Treffen diese Ausdrücke                                   Ko n z e p t von Lernobjekten. Im Bereich des
den Kern der Sache? Oder suggerieren Sie eine spezi-                                   E-Learning findet es sich in mediendidaktischen
fische Sichtweise, die den Blick auf Wesentliches ver-                                 Konzepten wieder, die von einer De- und Rekontex-
stellt? Vieles deutet darauf hin, dass letzteres der Fall                              tualisierbarkeit von Wissen oder, wie das Micro-
ist, denn diese Sichtweise auf Kognition und Ge-                                       learning auf „Wissensbrocken’“ basieren. Wir
dächtnis „funktioniert“ nur mit einem Wissensbe-                                       möchten das nicht als Verurteilung verstanden
griff, der folgende Eigenschaften aufweist:                                            wissen, als Elemente eines umfassenderen didakti-
▸ Wissen beschreibt die Welt,                                                          schen Konzepts können sie durchaus sinnvoll einge-
▸ Wissen besteht aus Einheiten (und ist damit in ge-                                   setzt werden. Was wir herausarbeiten möchten ist,
    wisser Weise quantifizierbar),                                                     wie eine Metapher – nämlich menschliche Kognition
▸ Wissen ist strukturunabhängig, das heißt es kann                                     funktioniert wie ein Computer – und die Ver-
    gespeichert und abgerufen werden, ohne sich qua-                                   wendung des Computers konzeptuell nahtlos zusam-
    litativ zu verändern und                                                           mengehen und eine Allianz bilden, die einen Wis-
▸ Wissenseinheiten werden nach Bedarf miteinander                                      sensbegriff transportiert und eine Didaktik des „Wis-
    in Beziehung gesetzt.                                                              senstransfers“ nahelegt.
                                                                                           Nun könnte man einwenden, dass es egal sei, mit
   Kurz gesagt: Wissen verhält sich wie Information,                                   welchem Wissensbegriff jemand lernt, die Fakten
wobei mitschwingt, dass es bezüglich der Bedeutung                                     seien schließlich klar durch den Kursinhalt oder vom
zwischen der gesendeten und der empfangenen In-                                        Lehrplan vorgegeben. Der Wissensbegriff, mit dem
formation keinen Unterschied gibt, das heißt dieser                                    Lernende ans Lernen herangehen ist aber we-
Wissensbegriff behandelt Wissen nicht nur als                                          sentlich für einen nachhaltigen Lernerfolg. Ference
Objekt, sondern suggeriert zusätzlich eine Objekti-                                    Marton und Roger Säljö haben in einer Studie (1976,
vität (im Sinne von invarianten und subjektunabhän-                                    zitiert in Land et al., 2008) zwei qualitativ unter-
gigen Bedeutungen) von Wissen.                                                         schiedliche Lernstrategien identifizieren können, die
   In einem Bildungskontext suggeriert ein solches                                     sie als oberflächliches Lernen (engl. „surface
Modell unterschwellig zumindest folgende An-                                           learning“) und tiefes Lernen (engl. „deep learning“)
nahmen:                                                                                bezeichnen. Letzteres ist der Wunsch aller Leh-
▸ dass es beim Lernen darum geht etwas zu memo-                                        renden: Lernende, die intrinsisch motiviert um pro-
   rieren und bei Bedarf korrekt abzurufen,                                            fundes Verstehen ringen und das Gelernte mit Vor-
▸ dass dieses Etwas, das gelernt werden soll, wie ein                                  wissen und Erfahrung verknüpfen. Gerade im
   Gegenstand von einem Gehirn ins andere weiter-                                      Kontext unseres Bildungssystems kommt es leider
   gegeben werden kann,                                                                viel zu häufig zur alternativen Strategie des Surface
▸ dass dieses Etwas eine gewisse Objektivität und                                      Learning. Lernende lernen ohne eigene Motivation
   Unveränderbarkeit besitzt und,                                                      isolierte Fakten auswendig, um sie bei Bedarf zu re-
▸ dass Lernen eine intellektuelle Angelegenheit ist,                                   produzieren (und ggf. gleich wieder zu vergessen), ein
   bei dem Körper (inklusive Emotionen) und dem                                        Verhalten das auch gerne als Bulimie-Lernen be-
   sozialen Umfeld bestenfalls die Rolle eines „Moti-                                  zeichnet wird (Tabelle 2 stellt die beiden Lernstra-
   vators“ zukommt.                                                                    tegien noch einmal gegenüber). Surface Learning
                                                                                       geht dabei mit einem Wissensbegriff einher, der auf
                                                                                       einzelne Fakten fokussiert, also Wissen als isolierte
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
  7



                                       Surface	
  Learning                                                                          Deep	
  Learning
         Stützt	
  sich	
  aufs	
  Auswendiglernen                                                   Suche	
  nach	
  der	
  Bedeutung	
  und	
  Verstehen
         Stützt	
  sich	
  auf	
  Faktenwissen	
  &	
  Rou:nen                                       Stützt	
  sich	
  auf	
  das	
  „Wesentliche“,	
  den	
  „Kern“

         Fokussiert	
  auf	
  Regeln	
  und	
  Formeln,	
  die	
  für	
  die	
  Lösung	
  ei-­‐      Fokussiert	
  auf	
  zentrale	
  Argumente,	
  die	
  für	
  die	
  Lösung	
  ei-­‐
         nes	
  Problems	
  angewendet	
  werden                                                     nes	
  Problems	
  von	
  Bedeutung	
  sind
         Fakten	
  und	
  Konzepte	
  werden	
  unreflek:ert	
  „aufgenom-­‐                          Verknüp>	
  theore:sche	
  Ansätze	
  mit	
  eigenem	
  Erfahrungs-­‐
         men“	
  und	
  abgespeichert                                                                hintergrund

         Vernachlässigt	
  den	
  Kontext                                                            Bezieht	
  Kontext	
  ein


         Fokussiert	
  auf	
  nicht	
  vernetzte	
  Teile	
  einer	
  Aufgabe                        verbindet	
  vorhandenes	
  Wissen	
  mit	
  neuem	
  Wissen

         Mo:va:on	
  ist	
  extrinsisch                                                              Mo:va:on	
  ist	
  intrinsisch
       Tabelle	
  2:	
  Charakteristika	
  von	
  Surface	
  Learning	
  und	
  Deep	
  Learning	
  nach	
  Marton	
  und	
  Säljö	
  (1976,	
  zitiert	
  in	
  Land	
  et	
  al.,	
  2008)



„Wissensobjekte“ behandelt. Mit der Computerme-                                                      Einzelarbeiten, zu einem Siegeszug eines neurowis-
tapher für menschliche Kognition liefert der Kogniti-                                                senschaftlich inspirierten Modells, das bislang vom
vismus eine Sicht auf menschliche Kognition, die                                                     Mainstream der Kognitionswissenschaft ignoriert
eben diese Wissenskonzeption unterstützt.                                                            worden war: den künstlichen neuronalen Netzen
   Forderungen nach einer Didaktik, die mehr                                                         (KNN).
leistet als ein Fokussieren auf Faktenwissen, gibt                                                       Ein KNN (in der Regel eine Computersimulation,
es spätestens seit der Reformpädagogik. Im Laufe der                                                 es sind aber auch physische Umsetzungen möglich)
letzten Jahrzehnte hat sich die Sicht auf menschliche                                                besteht aus vielen sehr einfachen, identisch aufge-
Kognition sehr gewandelt und wir möchten Sie ein-                                                    bauten Einheiten, die als units oder auch Neuronen
laden sich mit uns wieder auf die Ebene der kogniti-                                                 bezeichnet werden und über Gewichte (diese simu-
onswissenschaftliche Grundlagenforschung zu be-                                                      lieren in sehr vereinfachter Weise die Funktion von
geben und Teile dieser Entwicklung mit uns nachzu-                                                   Synapsen) untereinander verbunden sind. Typischer-
vollziehen, die Konsequenzen für unser Bild von                                                      weise haben KNN, die für die Modellierung kogni-
Lernen und Wissen sowie den Einsatz von Techno-                                                      tiver Leistungen herangezogen werden eine Schicht
logien vor diesem Hintergrund zu reflektieren.                                                       von Neuronen, der Stimuli präsentiert werden (engl.
                                                                                                     „input layer“), eine Schicht von Neuronen, die etwas
                                                                                                     ausgeben (engl. „output layer“) sowie eine oder
           Wo	
   ist	
   Ihnen	
   die	
   Computermetapher,	
   das	
   Benennen                   mehrere Neuronenschichten dazwischen (engl.
   ?       kogni:ver	
   Prozesse	
   als	
   speichern,	
   abrufen,	
   usw.	
   be-­‐
           reits	
   begegnet?	
   Reflek:eren	
   Sie	
   Ihre	
   „Alltagsphilo-­‐
                                                                                                     „hidden layer“), die jeweils linear oder rekursiv mit-
                                                                                                     einander verbunden sind.
           sophie“:	
  Wie	
  denken	
  Sie	
  selbst	
  über	
  Kogni:on,	
  Lernen                     Die Aufgabe oder Funktion jedes einzelnen
           und	
   Wissen?	
   Wie,	
   in	
   welchen	
   Metaphern,	
   sprechen
           Sie	
  darüber?	
  
                                                                                                     Neurons besteht darin, die Aktivierungen der einge-
                                                                                                     henden Verbindungen zu integrieren und an die je-
5. 	
  Der	
  Übergang	
  zu	
  einer	
  neuen	
  Sicht	
  auf	
  Kogni/on:                          weils „angeschlossene“ Units weiterzugeben. Dies ge-
Der	
  Konnek/onismus	
  und	
  die	
  Simula/on	
  neuronaler                                       schieht durch einfaches Aufsummieren der gewich-
Prozesse	
                                                                                           teten Inputs und Weitergabe der eigenen Aktivierung,
                                                                                                     wenn diese einen bestimmten Schwellenwert über-
Wie oben ausgeführt, führte die Sichtweise der Klas-                                                 schreitet. Dies wird von allen Units parallel durchge-
sischen Kognitionswissenschaft zu einer starken                                                      führt und führt, auf der Ebene des gesamten Netz-
Kritik, wobei in unserem Kontext ein zentraler Punkt                                                 werks, zu einer emergenten Verhaltensdynamik. We-
ist, dass die oben skizzierten Systeme nicht lernen                                                  sentlich ist, dass diese Netze in ihrer Architektur
konnten. Mitte der 1980er Jahre kam es, ausgelöst                                                    (meist) fest „verdrahtet“ sind, die Gewichte aber ver-
durch eine in dem Doppelband „Parallel Distributed                                                   änderbar sind. In Kombination mit den Inputs aus
Processing“ von David E. Rumelhart und James F.                                                      der Umwelt sind die Gewichte für die Verhaltensdy-
McClelland (1986) veröffentlichte Sammlung von                                                       namik des Netzwerks verantwortlich. Anstatt die Ge-
8	
  —	
  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
  (L3T)


wichte von Hand einstellen zu müssen, wurde in den                                     Ergänzung begreifen, die eine Erklärung lieferte, wie
frühen 1980er Jahren ein Algorithmus gefunden, der                                     durch Lernen (von Kategorien) Symbole „in den
die schrittweise Veränderung der Gewichte in einem                                     Kopf kommen“ können. Allerdings stellte sich die
Trainingsprozess in einer Weise durchführt, dass das                                   Frage, welcher Natur diese Symbole denn seien. In
Netz seine Aufgabe schließlich fast perfekt lösen                                      neuronalen Netzwerken sind Symbole und Regeln
kann: KNN können ohne Eingabe von Regeln und                                           nicht sauber voneinander getrennt „abgespeichert“,
Symbolen, nur anhand von Beispielen, mit denen sie                                     vielmehr ist alles, was das Netz „weiß“ in der ge-
trainiert werden, lernen. Nach jeder Aufgabe be-                                       samten Architektur des Netzes, das heißt in allen
kommen sie ein Feedback, ob die Antwort richtig                                        Neuronen, allen Gewichten und deren Konfigu-
oder falsch war, indem Ihre Gewichte ganz minimal                                      ration, verteilt repräsentiert. Man spricht daher
in Richtung der korrekten Lösung verändert werden,                                     auch von einem Subsymbolischen Ansatz (vgl. Ru-
bis sie fast zu 100 Prozent richtig liegen. Allerdings                                 melhart et al., 1986; Smolensky, 1998; Elman, 1990).
können sie nicht alle Aufgaben gleichermaßen gut
lösen. Gut sind sie, kurz gesagt, bei Musterer-                                                Eigenscha>en	
  Künstlicher	
  Neuronaler	
  Netze	
  (KNN):
kennung, Kategorisierungsaufgaben, Vorhersage von
Wahrscheinlichkeiten, usw. Modelle von Aspekten
                                                                                         !      ▸ KNN	
   lernen	
   anhand	
   von	
   Beispielen	
   („Erfahrungs-­‐
                                                                                                  lernen“),	
   ohne	
   explizit	
   eingegebene	
   Regeln	
   und
menschlicher Kognition, die auf KNN basieren,                                                     Symbole.	
  
weisen einige sehr charakteristische Eigenschaften                                              ▸ Sie	
  können	
  sehr	
  gut,	
  kategorisieren,	
  generalisieren
auf:                                                                                              und	
  Muster	
  erkennen.	
  
                                                                                                ▸ Die	
   Repräsenta:on	
   ist	
   verteilt	
   (subsymbolischer
▸ Bei Kategorisierungsaufgaben kann ein KNN ge-                                                   Ansatz
   neralisieren. Trainiert man ein solches Netz zum                                             ▸ und	
  robust.
   Beispiel Bilder von Blumen und Tiere zu unter-                                               ▸ Sie	
  machen	
  ähnliche	
  Fehler	
  wie	
  wir	
  und
   scheiden, wird es ein Bild mit einem Tier, dass es                                           ▸ sind	
  „biologisch	
  plausibler“,	
  weil	
  von	
  der	
  Struktur
   nicht im Rahmen seines Trainings „gelernt“ hat,                                                natürlicher	
  Neuronaler	
  Netze	
  inspiriert	
  
   mit sehr, sehr hoher Wahrscheinlichkeit der Kate-
   gorie „Tier“ zuordnen.                                                              Konsequenzen	
   für	
   unsere	
   Begriffe	
   von	
   Wissen	
   und
▸ Sie können dieselben Fehler bei der Generali-                                        Lernen	
  
   sierung machen wie Menschen. Zum Beispiel
   übergeneralisieren Kinder beim Spracherwerb                                         Der erste Erfolg der Künstlichen Neuronalen Netze
   häufig unregelmäßige Formen, wenn sie Gram-                                         war zunächst, ein biologisch plausibles Modell
   matik lernen, sagen zum Beispiel plötzlich „gehte“                                  dafür zu liefern, wie Symbole und Regeln gelernt
   statt „ging“.                                                                       werden können. In gewisser Weise setzen sie eine
▸ Die Lernkurve gleicht häufig der, die bei Men-                                       Ebene tiefer an als der symbolverarbeitende Ansatz:
   schen gefunden wurde: KNN lernen zunächst                                           sie bieten eine Alternative auf der „subsymbolischen
   sehr schnell, dann flacht die Lernkurve zusehends                                   Ebene“ an (Smolensky, 1998). Konsequenz war aber
   ab                                                                                  ein neues Bild von Repräsentation und den Eigen-
▸ Auch wenn das Netz richtige Antworten liefert,                                       schaften kognitiver Systeme.
   kann es sein, dass das, was es gelernt hat, nicht der                                  Damit erlauben die KNN eine fundamental
   Intention des Architekten des Netzes entspricht.                                    andere Sichtweise auf Wissen (Peschl, 1994;
   So unterschied ein KNN, das lernen sollte Ge-                                       Peschl, 1997). Zunächst ist klar: das „Wissen im
   sichter voneinander zu unterscheiden, die ge-                                       Kopf“ muss strukturell keineswegs identisch mit den
   zeigten Bilder auf Basis des Haaransatzes vonein-                                   in Symbolen und Regeln beschriebenen Strukturen
   ander.                                                                              der Welt sein. Nicht die „korrekte“ Abbildung der
                                                                                       Welt ist relevant, sondern das adäquate Ergebnis,
▸ Das in einem KNN repräsentierte Wissen ist in
                                                                                       also gewissermaßen die Handlung, die in die Struktur
   zweifacher Weise robust: (1) beim Lernen eines
                                                                                       der Umwelt passen muss. Als eine Konsequenz der
   neuen Assoziationspaares „vergisst“ das Netz
                                                                                       Aufgabe des Konzeptes der Abbildung sind die In-
   nicht das bereits Gelernte; (2) auch vergisst das
                                                                                       halte der Repräsentation, im Gegensatz zu klassi-
   Netz nicht schlagartig alles, wenn man einzelne
                                                                                       schen symbolverarbeitenden Systemen, nicht mehr
   Neuronen und Gewichte entfernt.
                                                                                       unmittelbar verständlich; vielmehr bedarf es aufwän-
Mit diesen Eigenschaften stellten KNN noch keinen                                      diger statistischer Verfahren, um herauszufinden, was
grundsätzlichen Widerspruch zur klassischen Sicht                                      so ein Netz eigentlich gelernt hat.
auf Kognition dar. Man konnte sie durchaus als eine
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
  9


    Eine weitere interessante Konsequenz der ver-                                Damit war der Weg frei, die zentrale implizite An-
teilten Repräsentation ist, dass, im Gegensatz zum                               nahme der Klassischen Kognitionswissenschaft in
klassischen Ansatz, keine Trennung zwischen                                      Frage zu stellen: Wie ‚biologisch plausibel’ ist über-
Inhalt und Substrat besteht: das Netz ist sein                                   haupt die stillschweigende Annahme, dass Kognition
Wissen und dieses Wissen ist in der Architektur ver-                             vor allem dafür da ist, abstrakte Symbole und Regeln
körpert (zumindest potentiell, zumeist handelt es sich                           zu verarbeiten?
bei KNN ja um Computersimulationen (zum Beispiel                                     Der Fokus auf die Interaktion eines verkörperten
Clark, 1999; Clark, 2001). Damit gibt es auch keine                              kognitiven Systems, also eines kognitiven Systems
leicht voneinander trennbaren Wissensobjekte                                     dessen physische Beschaffenheit eine zentrale Rolle
mehr, vielmehr werden alle dem neuronalen                                        für seine Repräsentationsfunktionen spielt, mit seiner
Netzwerk präsentierten Stimuli (zum Beispiel Bilder)                             physischen Umwelt erlaubte eine neue, „biologi-
von allen Neuronen und allen Gewichten repräsen-                                 schere“ Sichtweise: Die Aufgabe von Kognition ist
tiert. Die Repräsentation das KNN kann man als                                   es, einem Organismus sinnvolles, das heißt überle-
einen Raum verstehen, in dem Inputs kategorisiert                                bensförderliches Handeln in Raum und Zeit zu er-
und dadurch in eine Beziehung (in diesen einfachen                               möglichen. Im Paradigma der Embodied Cognition
Modellen ist es Ähnlichkeit) gesetzt werden.                                     wird die Koppelung von Kognition, Körper und Welt
    Die Analogien zu Bildungskontexten, insbe-                                   daher zum zentralen Thema. Damit ändern sich auch
sondere Frontalsituationen liegen auf der Hand: Die                              die Modelle und die Perspektive auf Wissen (-sreprä-
„Input-Output-Relation“ ist dadurch bestimmt, dass                               sentation). Sie kommen nun vielfach aus dem Bereich
Lernende durch Vortrag, durcharbeiten eines Lern-                                der Robotik.
pfades, usw. einen Stoff präsentiert bekommen und                                    Anforderung an ein kognitives System ist nicht
in einer Prüfungssituation den gewünschten                                       länger, über möglichst viel und präzises Weltwissen
„Output“ zu liefern haben. Doch Lernen ist kein Ko-                              zu verfügen, um in seiner Umwelt „funktionieren“ zu
piervorgang von Wissensobjekten – was gelehrt wird,                              können, es geht vielmehr darum, zeitgerecht mit Ver-
muss noch lange nicht das sein, was gelernt wird.                                änderungen der Umwelt adäquat umzugehen, (pro-)
Nachdem Lernen in unserem Bildungssystem häufig                                  aktiv und intentional zu handeln. Schon 1986 postu-
„Output-getrieben“ ist („Was muss ich tun, um eine                               lierte Rodney Brooks, Robotiker am MIT, man
gute Note zu bekommen?“), liegt es daher nahe, Prü-                              brauche keine Repräsentation und schlug eine Robo-
fungen so anzulegen, dass nicht isolierte Fakten abge-                           terarchitektur vor, die robustes und gleichzeitig fle-
fragt werden, sondern ein Verständnis der Kategorien                             xibles Verhalten hervorbrachte, die sogenannte Sub-
und Bezüge des gesamten „Wissensraumes“ ge-                                      sumption Architecture (Brooks 1991).
fordert ist.                                                                         Das Wesentliche dabei ist, dass ein solches System
                                                                                 ohne eine klassische Form der Repräsentation, das
       Welche	
   Prüfungssitua:onen,	
   die	
   Sie	
   als	
   Lernende       heißt ohne eine Beschreibung, die die Welt abbildet,
  ?    erlebt	
   oder	
   als	
   Lehrende	
   gestaltet	
   haben,	
   haben
       Fakten	
  abgefragt	
  und	
  welche	
  Prüfungsmethoden	
  sind
                                                                                 auskommt. Stattdessen ist das Wissen ist in der Ar-
                                                                                 chitektur selber verkörpert und dient der Gene-
       „:efer“	
  gegangen?	
                                                    rierung von Verhalten in Interaktion mit der Welt. An
                                                                                 die Stelle der Abbildung der Welt tritt eine enge er-
6. Embodied	
  and	
  Situated	
  Cogni/on                                       folgreiche Koppelung mit der Umwelt. Basis dieser
Verkörperte	
  Kogni/on	
                                                        Architektur bilden Reflexbögen (engl. „layer“ oder
                                                                                 Schichten), die auf Basis eines Reizes aus der Umwelt
Rückwirkend kann der Konnektionismus, der zu                                     eine Handlung ausführen (denken sie an den Lid-
seiner Zeit eine Revolution war, als Bindeglied und                              schlussreflex). Untereinander sind die Schichten hier-
Übergangsphase zwischen zwei Paradigmen gesehen                                  archisch gekoppelt, das heißt ein Reflex in Aus-
werden. Was als „Nebenwirkung“ des Konnektio-                                    führung kann bestimmte andere unterbinden oder
nismus begann, rückte schließlich ins Zentrum des                                von anderen unterbunden werden. Damit ist sicher-
Interesses: Während die klassische Kognitionswissen-                             gestellt, dass der Roboter fortlaufend auf die Ereig-
schaft versucht hatte die Welt möglichst genau in for-                           nisse in seiner Umwelt reagiert (wobei schon aus Si-
malisierten Strukturen abzubilden, rückte durch den                              cherheitsgründen eine Aktivität „steh still“ ist) bezie-
Konnektionismus die Frage in den Mittelpunkt, wie                                hungsweise Aktivität produziert. Dabei ordnen („sub-
KNN-Architektur und -Prozesse mit der Struktur                                   summieren“) die Schichten ihre Aktivitäten gegen-
und Dynamik der Umwelt (Stimuli) zweckmäßig und                                  seitig, unabhängig davon, wie viele Schichten dem
dem jeweiligen System angemessen interagieren                                    System hinzugefügt werden. Dies geschieht ohne In-
10	
  —	
  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
  (L3T)




                                          Embodiment                                                                                Kogni/vismus

      Koppelungsmetapher:	
  Kogni:on	
  („Geist“),	
  Körper	
  und	
  Welt                       Computermetapher	
  –	
  Kogni:on	
  („Geist“)	
  ist	
  regelbasiert
      sind	
  gekoppelt	
  und	
  interagieren                                                     und	
  logisch
      Will	
  man	
  sie	
  verstehen,	
  müssen	
  ihre	
  Zusammenhänge	
  un-­‐                 Isolierte	
  Analyse:	
  Kogni:on	
  wird	
  ausschließlich	
  durch	
  Ana-­‐
      tersucht	
  werden                                                                           lyse	
  interner	
  Prozesse	
  verstanden
      Im	
  Vordergrund:	
  zielgeleitetes	
  Handeln	
  in	
  Echtzeit	
  im	
  dreidi-­‐         Im	
  Vordergrund:	
  computa(on
      mensionalen	
  Raum
      Kogni:on	
  als	
  ak:ve	
  Konstruk:on,	
  die	
  in	
  verkörperten,	
  ziel-­‐            Kogni:on	
  als	
  passives	
  Abrufen
      gerichteten	
  Handlungen	
  des	
  Organismus	
  verankert	
  ist
      Repräsenta:onen	
  sind	
  sensomotorisch                                                    Repräsenta:onen	
  sind	
  symbolisch	
  encodiert

     Tabelle	
  3:	
  Unterschiede	
  von	
  Embodiment	
  und	
  Kongitvismus	
  nach	
  Cowart	
  (2006)



formationsaustausch, das heißt es gibt weder ein zen-                                                  Ein elegantes Experiment, das diese Sichtweise
trale Verhaltensplanung und Entscheidungsinstanz,                                                   stützt, kommt von Presson und Montello (1994, vgl.
noch eine Abbildung der Welt.                                                                       Box „Aus der Forschung“). Glenberg (1993) schließt
   Brooks’ Ansatz stellt ein Extrem dar, aber er                                                    daraus, dass unsere Repräsentationen keineswegs kör-
bringt einige Punkte ans Tageslicht, die generell                                                   perunabhängig, sondern im Gegenteil, stark von der
kennzeichnend für den Ansatz der embodied co-                                                       Position unseres Körpers im dreidimensionalen
gnitive science sind (eine etwas ausführlichere Über-                                               Raum abhängen. Mit anderen Worten, das Expe-
sicht von Cowart (2006) finden Sie in Tabelle 2: Ko-                                                riment zeigt, dass die Repräsentation der Proban-
gnition ist eine Aktivität: die Handlung steht im Vor-                                              dinnen und Probanden einen sensomotorischen
dergrund, nicht die (passive) Perzeption. Untersucht                                                Anteil hatte.
wird Kognition an der Schnittstelle Körper –
                                                                                                    Die	
  Hervorbringung	
  und	
  Nutzung	
  von	
  Artefakten	
  als	
  Teil
Umwelt, also an der „Peripherie“ des kognitiven
                                                                                                    unserer	
   Kogni/on:	
   Die	
   Rolle	
   der	
   sozialen	
   Interak/on,
Systems. Im Gegensatz zur klassischen Kognitions-
                                                                                                    der	
  Sprache	
  und	
  der	
  „Kultur“	
  
wissenschaft, die bei menschlichen kognitiven
Höchstleistungen ansetzte, beginnt dieser Ansatz mit                                                Francisco Varela postulierte bereits 1984, dass „Intel-
sehr einfachen Strukturen und Verhaltensweisen, aber                                                ligenz“ nicht mehr als die Fähigkeit des Problem-
dafür mit einem verkörperten, sich in seiner Umwelt                                                 lösens zu verstehen sei, sondern als die Fähigkeit, in
autonom verhaltenden System.                                                                        eine mit anderen geteilte Welt einzutreten (Varela,
   Ganz ohne Repräsentation wird man nicht aus-                                                     1994). Einen Hinweis darauf, dass schon die Ge-
kommen, wenn man menschliche Kognition ver-                                                         genwart anderer eine „geteilte Welt“ erzeugt, gibt das
stehen will, aber Kognition als rein „geistiges“, von                                               Experiment von Sebanz et al. (2009, vgl. „Aus der
Körper, physischer und sozialer Umwelt unabhän-                                                     Forschung:“). Die „geteilte Welt“ ist jedoch nicht
giges Phänomen zu betrachten führt, wie wir ausge-                                                  einfach gegeben, ebenso wie Kognition entsteht sie in
führt haben, ebenfalls in eine Sackgasse.                                                           einem aktiven Prozess: Menschen reagieren nicht nur


   In der Praxis: Das Experiment von Presson und Montello (1994)
   Zwei	
  Versuchsgruppen	
  wurden	
  gebeten,	
  sich	
  die	
  Posi:on	
  ei-­‐                 Raumes	
   und	
   der	
   Objekte	
   darin	
   um	
   90°.	
   Daher	
   wäre	
   anzu-­‐
   niger	
  Gegenstände	
  in	
  einem	
  Raum	
  zu	
  merken.	
  Anschließend                     nehmen,	
  dass	
  es	
  keine	
  Rolle	
  spielt,	
  ob	
  die	
  Probandinnen	
  und
   wurde	
  ihnen	
  die	
  Augen	
  verbunden.	
  Die	
  erste	
  Gruppe	
  wurden                 Probanden	
   sich	
   zusätzlich	
   physisch	
   in	
   eine	
   andere	
   Posi:on
   gebeten	
   sich	
   um	
   90°	
   zu	
   drehen	
   und	
   nacheinander	
   auf	
   die       begeben.	
  Tatsächlich	
  aber	
  zeigten	
  die	
  Probandinnen	
  und	
  Pro-­‐
   Objekte	
   zu	
   zeigen,	
   die	
   angesagt	
   wurden.	
   Die	
   zweite	
   Gruppe        banden	
   der	
   ersten	
   Gruppe,	
   die	
   sich	
   tatsächlich	
   gedreht
   wurde	
   gebeten	
   sich	
   lediglich	
   vorzustellen	
   sie	
   häcen	
   sich             hacen,	
   schnell	
   und	
   akkurat	
   auf	
   die	
   gefragten	
   Objekte,
   gerade	
   um	
   90°	
   gedreht	
   und	
   sollten	
   auf	
   die	
   Posi:on	
   zeigen,    während	
  die	
  Zeigebewegungen	
  der	
  zweiten	
  Gruppe,	
  die	
  sich
   die	
   die	
   Objekte	
   einnehmen	
   würden,	
   wenn	
   sie	
   sich	
   gedreht          die	
   Drehung	
   lediglich	
   vorstellen	
   musste,	
   zögerlich	
   und	
   un-­‐
   häcen.	
  Aus	
  Sicht	
  des	
  kogni:vis:schen	
  Paradigmas	
  tun	
  beide                   genau	
  waren.	
  
   Gruppen	
   dasselbe:	
   sie	
   ro:eren	
   ihre	
   Repräsenta:on	
   des
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
  11


auf Stimuli in der Umwelt, sondern wir verändern                                           Kognition gemeint) hat immer eine sozio-kulturellen
und strukturieren sie in hohem Maße. Der Philosoph                                         Dimension, man spricht in diesem Kontext auch von
Andy Clark (1995) bezeichnet dies das als „Scaf-                                           Situated Cognition (Clark, 2001), Die nächste Ge-
folding“ (Errichten eines Gerüsts): wir strukturieren                                      neration erhält nicht nur die Gene der Elterngene-
unsere Umwelt so, dass sie uns in unseren Hand-                                            ration, sondern wächst in die entstandenen sozialen
lungen, bzw. beim Erwerb von Fähigkeiten unter-                                            und organisationalen Strukturen sowie die Inter-
stützt. Ein alltägliches Beispiel ist der Terminka-                                        aktion mit physischen Artefakten hinein. Tomasello
lender: Wir müssen uns nicht länger jeden Termin                                           (1999) bezeichnet diesen Umstand in seinem Buch
merken, statt dessen werfen wir kognitiven Ballast ab                                      „The Cultural Origin of Human Cognition“ als Rat-
(man spricht von engl. „offloading cognitive load“)                                        scheneffekt (engl. „ratchet effect“): Wie die Zacken
und interagieren mit unserem Terminkalender, indem                                         des Zahnrads, die die Drehung der Ratsche in eine
wir Einträge machen oder ihn konsultieren. Eine ko-                                        Richtung erzwingen, ermöglichen Artefakte den
gnitiv anspruchsvolle Aufgabe – hier: viele unter-                                         Aufbau neuer Interaktionsmuster auf der Basis der
schiedliche Termine exakt „im Kopf haben“ – wird                                           vorangegangenen.
auf wenige Handlungsmuster in Form der Inter-
aktion mit einem Artefakt heruntergebrochen.                                                          Überlegen	
   Sie	
   bice,	
   in	
   welchen	
   alltäglichen	
   Situa-­‐
   Darüber hinaus strukturieren wir unsere Umwelt
nicht nur durch Artefakte, wie Werkzeuge, Terminka-
                                                                                              ?       :onen	
  Sie	
  Artefakte	
  verwenden,	
  die	
  Ihnen	
  „kogni:ven
                                                                                                      Ballast“	
   abnehmen.	
   Welche	
   Cogni:ve	
   Load	
   laden	
   Sie
lender, Städte, sondern durch soziale Konventionen,                                                   ab	
   und	
   welche	
   Interak:onsmuster	
   treten	
   an	
   ihre
Organisationen und – nicht zuletzt - durch Sprache.                                                   Stelle?
Letztere bezeichnet Clark (1995) als „ultimatives Ar-
tefakt“, weil sie folgende Funktionen erfüllt:                                                 Hutchins (1995) wechselt daher die Betrachtungs-
▸ Ein symbolisches Artefakt hat immer den Aspekt                                           ebene: In seinem Artikel „How a cockpit remembers
   der Referenz. Das heißt ein Symbol referiert auf                                        its speeds“ ist der Forschungsgegenstand „kognitives
   den Gegenstand, für den es steht. Es ist klar, dass                                     System“ nicht mehr das Individuum, sondern ein
   diese Referenz nicht im Symbol selber, sondern                                          sozio-technisches System, das nicht nur aus Indi-
   durch eine Zuschreibung durch ein oder mehrere                                          viduen (Piloten), sondern auch aus Artefakten (Mess-
   kognitive Systeme geschieht. Das Artefakt ist so-                                       instrumente und Unterlagen) im Cockpit, besteht
   zusagen nur Träger für eine potentielle Referenz-                                       (siehe Kapitel #ant). Um zu verstehen, warum das
   funktion.                                                                               Flugzeug sicher landet, reicht es aus seiner Sicht nicht
▸ Darüber hinaus vermögen symbolische Artefakte                                            aus, die kognitiven Prozesse im Kopf der Piloten zu
   Teile unseres Gedächtnisses stabil zu halten und                                        analysieren, eine Erklärung für die Leistung findet
▸ die Strukturierung der Umwelt zu verhandeln.                                             sich erst, wenn man alle Formen der Repräsentation
                                                                                           – sei diese im Gehirn, auf Papier, einem Messin-
Über Artefakte beeinflussen wir die Interaktionsmög-                                       strument oder eine sprachliche Äußerung sowie die
lichkeiten anderer mit der Welt und werden in noch                                         Interaktionsmuster zwischen ihnen analysiert. (Man
stärkerem Maße selbst beeinflusst. Mit anderen                                             beachte an dieser Stelle eine weitere Umdeutung des
Worten: Kognition (hier ist weitgehend menschliche                                         Begriffs der Repräsentation!)


  Aus der Forschung: Das Experiment von Sebanz et al. (2009)
  Sebanz	
   et.al.	
   (2009)	
   zeigten	
   ihren	
   Versuchspersonen	
   ver-­‐       gorien	
  zu	
  erinnern.	
  Das	
  Ergebnis	
  war	
  verblüffend:	
  Personen,
  schiedene	
   Bilder	
   aus	
   drei	
   Kategorien	
   (Tier,	
   Frucht/Gemüse        die	
  ihre	
  Aufgabe	
  in	
  Gegenwart	
  einer	
  zweiten	
  Versuchsperson
  und	
   Haushaltsgerät)	
   auf	
   einem	
   Computerbildschirm,	
   wobei              erfüllt	
   hacen,	
   erkannten	
   signifikant	
   mehr	
   Objekte	
   aus	
   der
  eine	
   Versuchsperson	
   immer	
   auf	
   eine	
   Kategorie	
   mit	
   Tasten-­‐   Kategorie	
   der	
   anderen	
   Person	
   wieder,	
   als	
   wenn	
   sie	
   die
  druck	
  reagieren	
  sollte.	
  Diese	
  Aufgabe	
  wurde	
  unter	
  zwei	
  Um-­‐     Aufgabe	
   alleine	
   bewäl:gten.	
   Die	
   Anwesenheit	
   der	
   zweiten
  ständen	
   durchgeführt:	
   alleine	
   und	
   in	
   Gegenwart	
   einer             Person	
   hace	
   weder	
   Auswirkung	
   auf	
   das	
   Erinnern	
   der	
   „ei-­‐
  zweiten	
   Versuchsperson,	
   deren	
   Aufgabe	
   es	
   war,	
   auf	
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   Kate-­‐
                                             	
                                            samkeit	
  und	
  das	
  Gedächtnis	
  der	
  Versuchspersonen.	
  
12	
  —	
  Lehrbuch	
  für	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
  (L3T)


    Im Bereich des Lehrens und Lernens ist eine                                             Das geht insofern mit einem konstruktivistischen
solche Betrachtungsweise eine gute Basis, um Lern-                                      Denken Hand in Hand, als dass das Artefakt an sich
prozesse als situiert zu konzeptualisieren. In ihrem                                    bedeutungslos ist. Der Fokus liegt hier jedoch we-
Buch „Situated Learning“ (1991) analysieren Lave                                        niger auf der individuellen Kognition und Kon-
und Wenger (1991) außerschulische Lernprozesse,                                         struktion der „Welt im Kopf“ als auf den Prozessen
wie sie beispielsweise in einer Lehre, bei der Aus-                                     und Strukturen, die dazu führen, dass wir durch
bildung zum Steuermannsmaat auf Schiffen (ein Bei-                                      Kommunikation zu einer Einigung auf „gültiges
spiel von Hutchins) oder bei den Anonymen Alkoho-                                       Wissen“ -- im Sinne von verhandelt und vereinbart--
likern stattfinden, als Lernprozesse in denen sich                                      kommen. Letztlich befähigt uns das zum Eintreten in
Person, Handlung und Welt gegenseitig konstituieren.                                    eine „geteilte Welt“, die wir in Wissensprozessen
Ihr Augenmerk ist dabei weniger auf Artefakte, als                                      fortwährend erzeugen.
auf die sozialen und organisationalen Strukturen ge-                                        Nimmt man den konstruktivistischen Ansatz und
richtet, die dazu führen, dass Neulinge in einem Wis-                                   das Paradigma der Embodied Cognition ernst, hat
sensgebiet nicht einfach nur Fakten lernen, sondern                                     das auch Implikationen für das Verständnis von
in eine Praxisgemeinschaft (engl. „community of                                         Lernen und Lehren. Etwas gelernt zu haben be-
practice“; Wenger, 1998) eintreten und mit zuneh-                                       schränkt sich nicht auf die korrekte Reproduktion
mender Expertise auch eine neue Identität entwi-                                        einer Beschreibung eines Teils der Welt („Fakten-
ckeln. Unter welchen Bedingungen Communities of                                         wissen“). Relationen zwischen diesen Beschrei-
Practice nicht ausschließlich im physischen Raum,                                       bungen, Verhaltensstrategien zur erfolgreichen Um-
sondern als „virtual communities“, virtuelle Gemein-                                    weltbewältigung und letztendlich di e Fähigkeit zur
schaften, im Internet existieren können, zeigt Po-                                      Teilnahme an Wissensprozessen sowie deren Re-
wazek (2001).                                                                           flexion sind ebenso unabdingbar, um „etwas zu
                                                                                        wissen“.
7. Konsequenzen	
  für	
  unsere	
  Sicht	
  auf	
  Wissen,	
  Lernen
                                                                                            Dies hat auch Konsequenzen für die Rolle der
und	
  Technologien	
  
                                                                                        Lehrenden: Sie sind nicht länger die Verkünder fi-
Was sind die Konsequenzen einer verkörperten und                                        naler Wahrheiten, sondern Coaches oder Moderato-
situierten Kognitionswissenschaft für unseren Wis-                                      rinnen und Moderatoren, die „nur“ mehr die Wis-
sensbegriff ? Vom leicht fassbaren, weil formalisier-                                   sensdynamik im Lehr- und Lern-Raum moderieren.
baren Wissensbegriff der klassischen Kognitionswis-                                     Man könnte meinen, dass dies ihre Wichtigkeit und
senschaft ist nicht viel übrig geblieben. Stattdessen ist                               Autorität als „Wissende“ vermindert; sieht man
die Rede von verteilter Repräsentation, Interaktion                                     jedoch genauer hin, wird sie bedeutsamer denn je, da
und Koppelung mit der Umwelt, Verwendung von                                            sie die Umwelt gestalten, das heißt die Artefakte und
Artefakten, um kognitiven Ballast zu reduzieren, usw.                                   damit die möglichen Interaktionsmuster auswählen,
Was davon ist „Wissen“ – was sind für das kognitive                                     die Wissensprozesse erst ermöglichen und durch ihr
System interne und was sind externe Strukturen?                                         Verhalten die Regeln der sozialen Interaktion fest-
    Externalisiertes Wissen als Entität, das einen Teil                                 setzen. Sie sind Gestalter/innen von Lernräumen, die
der Welt beschreibt, gibt es in der Form nicht mehr;                                    entweder Bulimie lernen fördern, oder aber Enabling
es handelt sich hier nicht um „Wissen“ im alltags-                                      Spaces, Räume sein können (Peschl et al. 2008), die in
sprachlichen Sinn, sondern um ein an sich bedeu-                                        einer Vielzahl an Dimensionen (architektonisch,
tungsloses Artefakt, dessen Bedeutung in einem fort-                                    sozial, technologisch, kognitiv, emotional, usw) er-
laufenden interaktiven Aushandlungsprozess zwi-                                         möglichende Rahmenbedingungen bieten, um die
schen den teilnehmenden kognitiven Systemen bzw.                                        Arbeit der Wissensgenerierung und Bedeutungsver-
deren internen repräsentationalen Strukturen/-pro-                                      handlung zu unterstützen.
zessen erst entsteht. Das bedeutet auch, dass an die                                        Auf der Ebene von Technologien hat sich inter-
Stelle des Begriffs von Wissen als statischen Gegen-                                    essanterweise ein Wandel vollzogen, den man als
stand, der wahr oder falsch sein kann, das Konzept                                      Konsequenz eines veränderten Bildes von Kognition
eines dynamischen zyklischen Prozesses getreten                                         und Wissen deuten kann: Die monolithische Auto-
ist, dessen Entwicklungsstufen sich in immer neuen                                      rität eines Brockhaus ist abgelöst worden von Wiki-
Artefakten niederschlagen, die ihrerseits neue Inter-                                   pedia, einem Artefakt, das gleichzeitig Raum für und
aktionsmöglichkeiten anbieten, welche wiederum eine                                     Produkt eines permanenten Aushandlungsprozesses
Veränderung der internen Strukturen und Hand-                                           über Wissensartefakte ist.
lungsmuster hervorrufen.                                                                    Nur Artefakt und Prozess gemeinsam kons-
                                                                                        tituieren Wissen, die Aufgabe von Kognition ist es
Kogni:onswissenscha>.	
  Ihre	
  Perspek:ve	
  auf	
  Lernen	
  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien—	
  13


nicht, „Wissensartefakte“ abzubilden, sondern mit                                     ▸ Maturana, H.R. (1970). Biology of cognition. In: H.R. Ma-
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meinsame Wissens- und Bedeutungsgebungsprozesse                                         lization of the living, Dordrecht/Boston: Reidel Pub, 2-60.
eintreten zu können. Nimmt man diese Überle-                                          ▸ McCulloch, W.S. & W. Pitts (1943). A logical calculus of the
gungen ernst, so ergibt sich für das Design von                                         ideas immanent in nervous activity. In: Bulletin of Mathema-
Wissens-, Lehr- und Lern-Technologien, dass nur                                         tical Biophysics 5, 115-133.
solche Ansätze erfolgreich sein werden, die einen                                     ▸ Newell, A. & Simon, H. (1963). GPS, a program that simulates
Raum für Interaktionen bieten und Aushandlungs-                                         human thought. In: E. Feigenbaum & J. Feldman, J. (Hrsg.),
prozesse von Bedeutung unterstützen, wie sie in                                         Computers and Thought, New York: McGraw-Hill.
Web-2.0-Technologien wie Wikis verwirklicht sind,                                     ▸ Peschl, M.F. & S. Wiltschnig (2008). Emergente Innovation
nicht aber solche, die auf starren und vorgegebenen                                     und Enabling Spaces. Ermöglichungsräume für Prozesse der
semantischen Strukturen basieren.                                                       Knowledge Creation. In: S. Seehusen; M. Herczeg; S. Fischer;
                                                                                        M.C. Kindsmüller & U. Lucke (Hrsg.), Proceedings der Ta-
       Wie nehmen	
   Sie	
   die	
   Lernräume	
   wahr,	
   mit	
   denen	
   Sie
              	
                                                                        gungen Mensch & Computer 2008, DeLFI 2008 und Cognitive
  ?    als	
   Lernende/r,	
   Lehrende/r	
   oder	
   Applika:ons-­‐
       designer/in	
   konfron:ert	
   sind?	
   Welcher	
   Wissensbegriff
                                                                                        Design 2008, Berlin: Logos, 446-451.
                                                                                      ▸ Peschl, M.F. (1994). Repräsentation und Konstruktion. Kogni-
       wird	
   durch	
   welche	
   Elemente	
   gefördert?	
   Wie	
   könnte         tions- und neuroinformatische Konzepte als Grundlage einer
       man	
   den	
   Raum	
   so	
   verändern,	
   dass	
   er	
   Wissenspro-­‐     naturalisierten Epistemologie und Wissenschaftstheorie. Braun-
       zesse	
  (besser)	
  unterstützt?	
  
                                                                                        schweig/Wiesbaden: Vieweg.
Literatur                                                                             ▸ Peschl, M.F. (1997). The Representational Relation Between
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  für	
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  und	
  Lehren	
  mit	
  Technologien	
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  Eine Skizze aktueller Perspektiven. Frankfurt am Main:
  Suhrkamp.
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Kognitionswissenschaft - Ihre Perspektive auf Lernen und Lehren mit Technologien

  • 2. 2  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) Dieses Kapitel orientiert sich in seinem Aufbau an 1. Einleitung den Phasen der Kognitionswissenschaft seit ihrer In diesem Kapitel werden die Auswirkungen, die zen- Entstehung. Diese ideengeschichtliche Betrachtung trale Fragestellungen und Konzepte der Kognitions- ist notwendig, um konkrete Implikationen auf ak- wissenschaft auf unser Verstehen von Lehr-Lernpro- tuelle Fragen des Lernen und Lehrens, des Wissens zessen und die Verwendung von Lerntechnologien, und zu Lerntechnologien abzuleiten. Ziel dieses Ka- untersucht. pitels ist es zu zeigen, wie Konzepte aus der kogni- tionswissenschaftlichen Grundlagenforschung Kogni:onswissenscha>   ist   ein   interdisziplinäres   For-­‐ Eingang in die Alltagssprache, in unser Denken über ! schungsfeld,  das  Phänomene  der  Kogni:on  erforscht, mit   dem   Ziel,   menschliche   Kogni:on   –   unsere   Wahr-­‐ Lernprozesse und Wissen, und letztlich in Techno- logien gefunden haben, mit den wir tagtäglich intera- nehmung,   unser   Denken   und   letztlich   Handeln   –   zu gieren, um so ein „Denkwerkzeug“ für die Reflexion verstehen. der eigenen Praxis zur Verfügung zu stellen. Kein Ziel ist es hingegen, didaktische oder Usability-Re- Die Kognitionswissenschaft ist keine wissen- zepte auszustellen. schaftliche Disziplin im herkömmlichen Sinne, 2. Das  Entstehen  eines  neuen  Forschungsfeldes sondern ein immer noch recht junges interdiszipli- näres Forschungsfeld, in dem unterschiedliche Dis- Wurzeln  der  Kogni:onswissenscha<   ziplinen gemeinsam Antworten auf Fragen zur Ko- Eine fundierte Vorgeschichte würde im Rahmen gnition – Wahrnehmung, Denken und Handeln – dieses Buches zu weit führen, daher möchten wir hier suchen, die sie aus Ihrer Perspektive und mit ihren nur vier Strömungen und Ideen aus den Disziplinen Methoden allein nicht zufriedenstellend beantworten Philosophie, Psychologie, Linguistik und Informatik können. In gewisser Weise stellt sich die Kognitions- skizzieren, deren interdisziplinäres Zusammenwirken wissenschaft Fragen, die sich Philosophen seit jeher wesentlich für das Entstehen des neuen Forschungs- stellen und versucht diese mit Mitteln der Psycho- feldes Kognitionswissenschaft war: logie, Linguistik, Neurowissenschaft, Biologie und In- Die Vorstellung, dass menschliches Denken formatik zu beantworten, wobei letzterer in der Ent- letztlich Rechnen sei, findet sich schon im 17. Jahr- stehungsgeschichte dieses Forschungsfelds wegen der hundert bei Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716), damals neuen Methode der Computersimulation eine der, nebenbei bemerkt, auch das Binärsystem erfand, besondere Rolle zukommt. das mit der Erfindung des Computers eine große Be- Warum lohnt es sich, sich in einem so anwen- deutung erhalten sollte. Die Analytische Philo- dungsbezogenen Feld, wie „Lehren und Lernen mit sophie, wurde Anfang des 20. Jahrhunderts von den Technologien“ überhaupt, mit Fragen und Kon- britischen Philosophen Bertrand Russell (1872–1970) zepten aus der Grundlagenforschung auseinan- und George Edward Moore (1873–1958) und vom derzusetzen? Wir sehen drei Gründe: Wiener Kreis begründet und kann als eine Fort- ▸ Aus vielen Modellen der kognitionswissenschaft- führung der Leibniz'schen Ideen begriffen werden. lichen Grundlagenforschung ist Kognitionstechnik Ihre Vertreter wiesen folgende Gemeinsamkeiten auf: geworden, mit der wir im Alltag ständig konfron- Ein systematisches, anstatt geschichtliches Heran- tiert sind. gehen an philosophische Fragen, eine Orientierung ▸ Lehrende und Lernende (und natürlich auch De- an empirischen Wissenschaften sowie der Versuch signer/innen von Lerntechnologien) haben not- eine logische Formalsprache (widerspruchsfreie wendigerweise ein Konzept von Kognition und Idealsprache) zu schaffen oder – je nach Richtung die eine „Theorie“ wie sie „funktioniert“. Die Frage Analyse von Sprache mit Mitteln der Logik, letztlich ist lediglich, wie bewusst und reflektiert diese per- mit dem Ziel, die angenommene logische Formal- sönliche „Theorie“ ist und damit, ob sie zur Re- sprache hinter unserer Alltagssprache zu beschreiben. flexion über die eigene Praxis dienen kann. Es soll nicht unerwähnt bleiben, dass viele Vertreter ▸ Unsere Konzepte von Kognition haben eine Aus- dieser Richtung vor dem nationalsozialistischen wirkung auf die Vorstellung was Lernen ist und Regime fliehen mussten und Ihre Arbeit in England was gelernt wird – und damit auf unseren Wis- und den USA fortsetzen. sensbegriff. Hier sehen wir eine Nahtstelle zu Er- In der Psychologie hatte der Behaviorismus, von gebnissen der Bildungsforschung, die zeigen, dass John B. Watson 1913 ursprünglich als Gegenposition unser Wissensbegriff Lernstrategien beeinflusst. zur Phänomenologie formuliert, die Untersuchung von Verhalten mit naturwissenschaftlichen Methoden
  • 3. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  3 Disziplin Linguis:k   Mathema:k  (Infor-­‐ Philosophie Psychologie ma:k) Beitrag  zur  Kogni:-­‐ Beschreibung  sprach-­‐ Mathema:scher  Be-­‐ Philosophische  Basis Empirische  Daten,  Ex-­‐ ons-­‐wissenscha<  und licher  Strukturen   weis,  Computer („Denken  ist periment Entstehung  des  Ko-­‐ rechnen“) gni:vismus Neu:  Universal-­‐gram-­‐ ma1k Neu:  formale  Spra-­‐ Neu:  Formale  Logik Neu:  in  die  „Black  Box chen,  Simula1on hineinschauen“ Tabelle  1:  Überblick  über  die  Disziplinen  und  ihren  Beitrag  an  der  Entstehung  der  frühen  Kognitionswissenschaft   und damit eine „Objektivierung“ der Psychologie wicklung des Computers (etwa 1946 durch den Ma- eingeführt und war zum vorherrschenden Paradigma thematiker John von Neumann), dessen Architektur geworden. Ein zunehmend kritisierter „Nebeneffekt“ nach wie vor die Basis jedes Computers bildet. war, dass nun nur das Ereignis in der Umwelt (Reiz) Zusammengefasst, lässt sich der wissenschafts- und das mutmaßlich daraus resultierende Verhalten geschichtliche Kontext um 1950 in sehr vereinfachter (Reaktion) Gegenstand einer wissenschaftlichen Un- Form zuspitzen (vgl. Tabelle 1): In der Psychologie tersuchung sein durfte. Das Gehirn wurde als gibt es eine weit verbreitete Unzufriedenheit mit dem „Black Box“ betrachtet und innere Zustände zur Behaviorismus, dessen Methoden es nicht erlauben Erklärung von Verhalten nicht mit herangezogen. etwas darüber auszusagen oder zu untersuchen was, 1957 erschien das Buch „Verbal Behavior“, in dem salopp gesagt, „im Kopf passiert“. Gerade daran der Behaviorist seiner Zeit, Burrhus Fredric Skinner, haben aber all jene Interesse, die menschliche Ko- seine Hypothese zum Spracherwerb formulierte. In gnition verstehen wollen. Auf Seiten der Analyti- einer Buchbesprechung übte der Linguist Noam schen Philosophie gibt es ein Angebot: Denken ist Chomsky (1959) harsche Kritik und argumentierte, logisch und basiert auf einer (formalen) Sprache; wir dass ein so komplexes Verhalten wie Sprache un- müssen also „nur“ einen Weg finden die Formal- möglich durch den Behaviorismus, und somit durch sprache „hinter“ der Alltagssprache zu beschreiben. assoziatives Lernen, allein, erklärt werden könne. Chomskys Idee der Universalgrammatik bietet eine Vielmehr müsse es ein genetisch determiniertes men- neue Brücke zwischen formaler Logik und natür- tales „Modul“ geben, das es Menschen erlaubt lichen Sprachen. Und der Computer bietet eine voll- Sprache zu erwerben, eine Universale Grammatik, die kommen neue Herangehensweise, mit der wissen- die genetische Basis für den Erwerb jeglicher schaftliche Theorien einer Prüfung unterzogen menschlichen Sprache biete. Damit revolutionierte er werden konnten. Anstatt Modelle mit Papier und nicht nur die Linguistik; die Kritik an Skinner wird Bleistift durchzurechnen, konnten diese Modelle, auch als Meilenstein auf dem Weg zu einem neuen wenn man sie in eine formalisierte Form (entspricht Paradigma gesehen: dem Kognitivismus. Algorithmen, die als Computerprogramme imple- Bevor der Kognitivismus näher diskutiert wird, mentiert werden) bringt, automatisch berechnet muss die vielleicht die für die Entstehung der Kogni- werden und gegebenenfalls Vorhersagen für die em- tionswissenschaften wesentlichste Erfindung und pirische Forschung machen: die Methode der Com- Voraussetzung hingewiesen werden: der Computer putersimulation. und seine formalen Grundlagen. 1936 hatte der Ma- Ein weiteres wichtiges „Puzzlestück“ für die Ana- thematiker Alan Turing (1912-1954) gezeigt, dass jede logie zwischen Denken und Logik lieferten der Neu- berechenbare Funktion durch eine Turingmaschine rophysiologe Warren McCulloch und der Logiker implementiert werden kann (Turing, 1936; Turing, Walter Pitts 1943. Die Turingmaschine (und in der 1950). Eine genaue Erklärung würde an dieser Stelle Folge auch von Neumann-Computer) verwenden das zu weit führen; wesentlich ist in unserem Kontext, von Leibniz erfundene Binärsystem, das heißt sie dass sie – unendlich großen Speicher vorausgesetzt – „kannte“ die zwei Symbole „1“ und „0“. Auch Ner- jede berechenbare Funktion berechnen kann und, venzellen kennen zwei Zustände: sie feuern („1“) dass sie den Begriff Algorithmus exakt präzisiert. Als oder sie feuern nicht („0“). Auf Basis dieser Über- solche bildete sie die theoretische Basis für die Ent- legung entwickelten McCulloch und Pitts (1943) ein sehr vereinfachtes, abstrahiertes Neuronenmodell,
  • 4. 4  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) mit dessen Hilfe sie zeigen konnten, dass ein licher Kognition zu identifizieren, die die Erkennt- Netzwerk dieser Neuronenmodelle – und damit auch nisse aus oben genannten Disziplinen künstlich er- das menschliche Gehirn – im Prinzip die selben Be- zeugen (im Sinne von am Computer simulieren) und rechnungskapazitäten hat, wie eine Turingmaschine, diese Simulationsergebnisse wiederum im empiri- das heißt jede berechenbare Funktion berechnen und schen (psychologischen) Experimenten zu über- damit auch logische Formalsprachen verkörpern. prüfen. Das neue wissenschaftliche Paradigma, das – in Aufgabe:  Das  MIU-­‐System  (Hofstadter,  1985) Abgrenzung zum auf extern beobachtbares Ver- ? Folgende   Aufgabe   soll   Ihnen   helfen,   die   Grundprin-­‐ halten fokussierten Behaviorismus – die Untersu- chung jener „innerer Mechanismen“, die für mensch- zipien  formaler  Sprachen  zu  verstehen.   Das   MIU-­‐System   besteht   aus   einem   Axiom   „MI“,   das liche Kognition verantwortlich sind, zum Ziel hatte, als   Startbedingung   gegeben   ist,   sowie   den   Symbolen wird als Kognitivismus (Varela, 1990; Bechtel et al., „I“  und  „U“,  die  nach  Regeln  manipuliert  werden,  um 1998) bezeichnet. Die Grenzen zum praktisch zeit- Sätze  zu  bilden  (abzuleiten).  Die  Regeln  lauten: gleich entstandenen Forschungsfeld der „Künstlichen ▸ Regel  1:  Wenn  der  letzte  Buchstabe  ein  I  ist,  darf Intelligenz“ (KI) können wir, zumindest für den ein  U  angehängt  werden  (MI  →  MIU)   Zweck dieses Lehrbuchs, als fließend erachten. ▸ Regel   2:   Alles   nach   dem   M   darf   verdoppelt Während für die KI der technische Aspekt im Vor- werden  (MIU  →  MIUIU)   ▸ Regel  3:  Aus  III  darf  U  werden  (III  →  U)   dergrund stand, war es für die Kognitionswissen- ▸ Regel  4:  UU  kann  gestrichen  werden  (UUU  →  U)   schaft der Versuch, menschliche Kognition zu ver- Bice   nehmen   Sie   sich   10   bis   15   Minuten   Zeit   und stehen. leiten  Sie  aus  dem  Axiom  MI  mit  Hilfe  der  Regeln  des MIU-­‐Systems  MU  ab!   Waren  Sie  erfolgreich?  Was  hat  Ihnen  bei  der  Lösung Begeben   Sie   sich   zur   nächsten   Kaffeemaschine   (am der   Aufgabe   Probleme   bereitet   und   was   kann   der :efere  Grund  dafür  sein?   ? besten   eine   Filtermaschine,   jedenfalls   aber   kein   Au-­‐ tomat),   beobachten   Sie   genau,   wie   jemand   einen Kaffee  kocht,  bis  zu  dem  Zeitpunkt  zu  dem  der  Kaffee 3. Klassische  Kogni/onswissenscha1   trinkfer:g  (Milch,  Zucker  usw.)  ist.   ▸ Halten   Sie   das   bice   in   einer   genauen   Be-­‐ Die oben beschriebene wissenschaftliche Konstel- schreibung   des   Ablaufs   fest,   die   sich   auf   das   We-­‐ lation führte zu einer neuen Sicht auf menschliche sentliche   konzentriert.   Auf   dieser   Basis   soll   eine Kognition und begründete so Mitte der 1950er Jahre fehlerfreie   Wiederholung   der   Handlung   möglich d a s Entstehen der der Kognitionswissenschaft sein.   (Für   die   Informa:ker/innen   unter   Ihnen: (Bechtel & Graham, 1998). Was sie einte, war die An- schreiben   Sie   bice   einen   Algorithmus   in   Alltags-­‐ sprache.)   nahme einer Vergleichbarkeit von Mensch und Com- ▸ Versuchen  Sie  eine  Person  zu  finden,  die  bereit  ist, puter in dem Sinne, dass der Computer ein reaktions- Ihrer   Beschreibung   sklavisch   Folge   zu   leisten   und fähiger Mechanismus sei, der flexibles, komplexes zu   versuchen   Ihnen   (oder   wenigstens   sich   selbst) und zielorientiertes Verhalten zeigen kann, ebenso auf   Basis   Ihrer   Beschreibung   eine   Tasse   Kaffee   zu wie Menschen. Daher sei es nur natürlich von der kochen.   Hypothese auszugehen, dass ein solches System of- Gruppenvariante:   Bilden   Sie   Kleingruppen   zur   Be-­‐ fenlege, wie Menschen zu eben dieser Flexibilität schreibung   (op:mal:   Dreiergruppen)   und   lassen   Sie kämen, ergo zeige, wie der menschliche Geist funk- zwei  bis  drei  unterschiedliche  Beschreibungen  auspro-­‐ tioniere (Newell, 1963). Diese Annahme schlug sich bieren,   bevor   Sie   die   Fragen   zur   Aufgabe   im   Plenum besprechen   in dem zentralen Postulat „cognition is information processing“, Kognition ist Informationsverar- Fragen  zur  Aufgabe ▸ War  Ihre  Beschreibung  erfolgreich?   beitung, nieder. Informationsverarbeitung wird in ▸ Oder  musste  „geschummelt“  werden,  damit  Sie  zu folgendem Sinne verstanden: ein Algorithmus verar- Ihrem   Kaffee   kommen   konnten,   das   heißt   es beitet, verändert und generiert Symbole, von den be- wurden  Handlungen  gesetzt,  die  nicht  zu  100  Pro-­‐ hauptet wird, dass sie einen Ausschnitt der Welt re- zent  in  Ihrer  Beschreibung  angegeben  wurden?   präsentieren (zum Beispiel das Symbol „Haus“ reprä- ▸ Wie  und  warum? sentiert ein reales Haus). Deswegen wird dieser Gruppenvariante:   Ansatz auch als symbolverarbeitender Ansatz der ▸ Gibt  es  unterschiedliche  Beschreibungen?   Kognitionswissenschaft bezeichnet. Aufgabe einer ▸ Worin  unterscheiden  sie  sich?   Wissenschaft, die menschliche Kognition verstehen ▸ Auf  welche  Probleme  sind  Sie  beim  Anfer:gen  der Beschreibung  gestoßen?   wollte, war es somit, jene „Algorithmen“ mensch-
  • 5. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  5 Das Revolutionäre an der neu entstandenen Ko- ständigen Informationen handlungsfähig, weil wir gnitionswissenschaft war, dass zum erste Mal zwei über Kontextwissen über die Welt verfügen, feh- Methoden zur Verfügung standen, eine Theorie zu lendes Wissen nahezu automatisch vervollständigen, überprüfen: neben der Empirie, die eine Untersu- etc. Und wir können eines, das diese Systeme nicht chung des Forschungsgegenstands „in der Realität“ konnten: wir können lernen und tun es ständig. ermöglicht, stand nun ein mächtiges Instrument zur Um eine lange Geschichte kurz zu machen: Es gab Verfügung, eine Theorie in Form eines Modells auf in der Folge viele Versuche die Systeme dieser frühen Kohärenz zu testen – um dann seine Vorhersagen Phase der Kognitionswissenschaft mit Weltwissen wieder mit Hilfe der Empirie zu überprüfen. Die auszustatten, die im Wesentlichen mit der Erkenntnis ersten Systeme brachten schnelle Erfolge, konnten endete, dass unsere Sprache und unser Wissen über Probleme, wie den „Turm von Hanoi“ lösen und – die Welt in Teilbereichen, aber nicht als Ganzes den zur damaligen Zeit als Krone menschlicher Ko- Regeln einer Logik folgt, sondern vielfach wider- gnition gesehen – mathematische Gleichungen lösen sprüchlich ist. Für uns Menschen ist es in unter- und Schach spielen. schiedlichen Situationen ganz natürlich unterschied- Kritiker/innen waren jedoch weniger beeindruckt. lichen Regeln zu folgen. Auch mit den Wider- Ihrer Ansicht nach waren die Systeme nicht wirklich sprüchen natürlicher Sprachen haben wir kein intelligent, sondern führten nur Programme aus. Die Problem: Wenn jemand meint sich auf die nächste Probleme, die diese Programme bearbeiteten, seien Bank setzen zu müssen, wissen wir, dass kein Geldin- so ausgewählt, dass sie in sich geschlossen und leicht stitut gemeint sein kann. als formales System zu fassen seien. Rückwirkend kann man die klassische Kognitions- wissenschaft als Unterfangen betrachten, jahrhunder- tealte Vorstellungen über die menschliche Kognition Denken  Sie  an  Ihre  Erfahrung  mit  dem  MIU-­‐System: mit Hilfe einer zu ihrer Zeit revolutionären neuen ?   Entspricht   es   Ihrem   Alltagsdenken?   Wann   haben   Sie Methode auszutesten: der Computersimulation. aufgehört   innerhalb   des   Systems   zu   denken   und immer   weitere   Sätze   abzuleiten   und   stacdessen   be-­‐ Dadurch haben wir einige falsche Hypothesen über gonnen  sich  zu  fragen,  ob  eine  Lösung  möglich  ist? Bord werfen können und eine ganze Menge über uns gelernt. Unsere Vorstellung, was menschliche Ko- gnition in ihrem Kern ausmacht, hat sich ver- Ein weiterer Kritikpunkt war, dass ein Programm, schoben – mathematische Gleichungen lösen zu nur weil es eine Art von Problemen lösen konnte, können, ist es nicht – und Fähigkeiten, die keine diese Fähigkeit noch lange nicht auf einen anderen weitere Beachtung fanden, wie Sprechen, den Bereich übertragen konnte, das heißt diese „kogni- Heimweg finden oder über einen Witz lachen tiven Systeme“ waren hochgradig domänenspezifisch. können, können gewürdigt werden. Darüber hinaus wurde auch klar, dass sowohl formale als auch natür- liche Sprachen nur einen Teil der Welt repräsentieren Denken  Sie  an  Ihren  „Kaffeekoch-­‐Algorithmus“:   können und in diesem Ansatz viele feine Nuancen, ? Wie   genau   muss   die   Beschreibung   sein   und   viel emotionale Zustände, implizite Bedeutungen, usw., Wissen  über  die  Welt  erfordert  diese  rela:v  einfache Aufgabe? die für kognitive Prozesse oft entscheidend sind, in Wie  reagiert  Ihr  Algorithmus  auf  eine  plötzlichen  Ver-­‐ diesem Ansatz unberücksichtigt bleiben. änderungen  der  Umwelt  (z.B.  einen  neuen  Ort  für  den 4. Konsequenzen  für  Lernen  und  Lehren  mit  Techno-­‐ Kaffee,  eine  etwas  anders  gebaute  Maschine)?   logien:  Die  Frage  des  adäquaten  Wissensbegriffs Welche   Handlungsop:onen   hat   Ihr   Algorithmus   und was   tut   eine   Versuchsperson,   wenn   er/sie   auf   ein Aber was hat das alles in einem Buch über Lernen Problem  bei  der  Ausführung  trifft?   und Lehren mit Technologien zu suchen? Der Ein- fluss der klassischen Kognitionswissenschaft ist in Die Flexibilität menschlichen Denkens und Han- vielen wissenschaftlichen Bereichen (ebenso wie in delns zeichnet sich hingegen dadurch aus, dass wir unserer Alltagsauffassung von Kognition) nach wie nicht nur unterschiedliche Strategien zur Problem- vor zu erkennbar, was sich sowohl in den Metaphern lösung zur Verfügung haben, die wir nach Belieben ausdrückt, mit denen Lernprozesse beschrieben abbrechen und wechseln können, sondern darüber werden, als auch in deren, häufig implizit angenom- hinaus auch Fähigkeiten zur Adaptation haben. Das menen, Wissensbegriffen. heißt, wir können unser Handeln hinterfragen, ver- Wann immer es um Lernen und Erinnern geht, ist ändern und improvisieren. Wir sind auch mit unvoll- die Computermetapher „Kognition ist Informati-
  • 6. 6  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) onsverarbeitung“ allgegenwärtig: es wird von Ab- Polemisch ausgedrückt, macht ein solcher Wissensbe- speichern, Updaten, Speichern, Informationsverar- griff Lehrende zu Bereitsteller/innen von Infor- beitung und Abrufen gesprochen. Unser Gedächtnis mation, während Lernende zum beliebigen Container wird von der Kognitiven Psychologie in ein Sensori- für Wissensobjekte werden. Selbstverständlich gehen sches Gedächtnis (engl. „sensory buffer“, analog zum wir nicht davon aus, dass Lehrende die skizzierte Po- Tastaturbuffer oder -puffer), ein Kurzzeit- oder Ar- sition ernsthaft vertreten, es ist uns aber wichtig her- beitsgedächtnis (engl. „working memory“, analog auszuarbeiten, was in der Computermetapher für zum Arbeitsspeicher) und ein Langzeitgedächtnis menschliches Denken implizit mitschwingt, das heißt (engl. „long term memory“, analog zum Speicher, welche Fragen und Schlussfolgerungen sie fördert „Festplatte“) eingeteilt, zwischen denen „Infor- und wo sie blinde Flecken hat. Gerade im Bereich des mation“ fließt (Zimbardo, 2004, 298). Lehrens und Lernens mit Technologien – also unter Wie wir gesehen haben, ist es kein Zufall, dass Einsatz eines Computers – ist es besonders verführe- dieses Modell damit in wesentlichen Teilen der Com- risch, Wissen als Objekt zu behandeln, vergleiche das puterarchitektur entspricht. Treffen diese Ausdrücke Ko n z e p t von Lernobjekten. Im Bereich des den Kern der Sache? Oder suggerieren Sie eine spezi- E-Learning findet es sich in mediendidaktischen fische Sichtweise, die den Blick auf Wesentliches ver- Konzepten wieder, die von einer De- und Rekontex- stellt? Vieles deutet darauf hin, dass letzteres der Fall tualisierbarkeit von Wissen oder, wie das Micro- ist, denn diese Sichtweise auf Kognition und Ge- learning auf „Wissensbrocken’“ basieren. Wir dächtnis „funktioniert“ nur mit einem Wissensbe- möchten das nicht als Verurteilung verstanden griff, der folgende Eigenschaften aufweist: wissen, als Elemente eines umfassenderen didakti- ▸ Wissen beschreibt die Welt, schen Konzepts können sie durchaus sinnvoll einge- ▸ Wissen besteht aus Einheiten (und ist damit in ge- setzt werden. Was wir herausarbeiten möchten ist, wisser Weise quantifizierbar), wie eine Metapher – nämlich menschliche Kognition ▸ Wissen ist strukturunabhängig, das heißt es kann funktioniert wie ein Computer – und die Ver- gespeichert und abgerufen werden, ohne sich qua- wendung des Computers konzeptuell nahtlos zusam- litativ zu verändern und mengehen und eine Allianz bilden, die einen Wis- ▸ Wissenseinheiten werden nach Bedarf miteinander sensbegriff transportiert und eine Didaktik des „Wis- in Beziehung gesetzt. senstransfers“ nahelegt. Nun könnte man einwenden, dass es egal sei, mit Kurz gesagt: Wissen verhält sich wie Information, welchem Wissensbegriff jemand lernt, die Fakten wobei mitschwingt, dass es bezüglich der Bedeutung seien schließlich klar durch den Kursinhalt oder vom zwischen der gesendeten und der empfangenen In- Lehrplan vorgegeben. Der Wissensbegriff, mit dem formation keinen Unterschied gibt, das heißt dieser Lernende ans Lernen herangehen ist aber we- Wissensbegriff behandelt Wissen nicht nur als sentlich für einen nachhaltigen Lernerfolg. Ference Objekt, sondern suggeriert zusätzlich eine Objekti- Marton und Roger Säljö haben in einer Studie (1976, vität (im Sinne von invarianten und subjektunabhän- zitiert in Land et al., 2008) zwei qualitativ unter- gigen Bedeutungen) von Wissen. schiedliche Lernstrategien identifizieren können, die In einem Bildungskontext suggeriert ein solches sie als oberflächliches Lernen (engl. „surface Modell unterschwellig zumindest folgende An- learning“) und tiefes Lernen (engl. „deep learning“) nahmen: bezeichnen. Letzteres ist der Wunsch aller Leh- ▸ dass es beim Lernen darum geht etwas zu memo- renden: Lernende, die intrinsisch motiviert um pro- rieren und bei Bedarf korrekt abzurufen, fundes Verstehen ringen und das Gelernte mit Vor- ▸ dass dieses Etwas, das gelernt werden soll, wie ein wissen und Erfahrung verknüpfen. Gerade im Gegenstand von einem Gehirn ins andere weiter- Kontext unseres Bildungssystems kommt es leider gegeben werden kann, viel zu häufig zur alternativen Strategie des Surface ▸ dass dieses Etwas eine gewisse Objektivität und Learning. Lernende lernen ohne eigene Motivation Unveränderbarkeit besitzt und, isolierte Fakten auswendig, um sie bei Bedarf zu re- ▸ dass Lernen eine intellektuelle Angelegenheit ist, produzieren (und ggf. gleich wieder zu vergessen), ein bei dem Körper (inklusive Emotionen) und dem Verhalten das auch gerne als Bulimie-Lernen be- sozialen Umfeld bestenfalls die Rolle eines „Moti- zeichnet wird (Tabelle 2 stellt die beiden Lernstra- vators“ zukommt. tegien noch einmal gegenüber). Surface Learning geht dabei mit einem Wissensbegriff einher, der auf einzelne Fakten fokussiert, also Wissen als isolierte
  • 7. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  7 Surface  Learning Deep  Learning Stützt  sich  aufs  Auswendiglernen Suche  nach  der  Bedeutung  und  Verstehen Stützt  sich  auf  Faktenwissen  &  Rou:nen Stützt  sich  auf  das  „Wesentliche“,  den  „Kern“ Fokussiert  auf  Regeln  und  Formeln,  die  für  die  Lösung  ei-­‐ Fokussiert  auf  zentrale  Argumente,  die  für  die  Lösung  ei-­‐ nes  Problems  angewendet  werden nes  Problems  von  Bedeutung  sind Fakten  und  Konzepte  werden  unreflek:ert  „aufgenom-­‐ Verknüp>  theore:sche  Ansätze  mit  eigenem  Erfahrungs-­‐ men“  und  abgespeichert hintergrund Vernachlässigt  den  Kontext Bezieht  Kontext  ein Fokussiert  auf  nicht  vernetzte  Teile  einer  Aufgabe verbindet  vorhandenes  Wissen  mit  neuem  Wissen Mo:va:on  ist  extrinsisch Mo:va:on  ist  intrinsisch Tabelle  2:  Charakteristika  von  Surface  Learning  und  Deep  Learning  nach  Marton  und  Säljö  (1976,  zitiert  in  Land  et  al.,  2008) „Wissensobjekte“ behandelt. Mit der Computerme- Einzelarbeiten, zu einem Siegeszug eines neurowis- tapher für menschliche Kognition liefert der Kogniti- senschaftlich inspirierten Modells, das bislang vom vismus eine Sicht auf menschliche Kognition, die Mainstream der Kognitionswissenschaft ignoriert eben diese Wissenskonzeption unterstützt. worden war: den künstlichen neuronalen Netzen Forderungen nach einer Didaktik, die mehr (KNN). leistet als ein Fokussieren auf Faktenwissen, gibt Ein KNN (in der Regel eine Computersimulation, es spätestens seit der Reformpädagogik. Im Laufe der es sind aber auch physische Umsetzungen möglich) letzten Jahrzehnte hat sich die Sicht auf menschliche besteht aus vielen sehr einfachen, identisch aufge- Kognition sehr gewandelt und wir möchten Sie ein- bauten Einheiten, die als units oder auch Neuronen laden sich mit uns wieder auf die Ebene der kogniti- bezeichnet werden und über Gewichte (diese simu- onswissenschaftliche Grundlagenforschung zu be- lieren in sehr vereinfachter Weise die Funktion von geben und Teile dieser Entwicklung mit uns nachzu- Synapsen) untereinander verbunden sind. Typischer- vollziehen, die Konsequenzen für unser Bild von weise haben KNN, die für die Modellierung kogni- Lernen und Wissen sowie den Einsatz von Techno- tiver Leistungen herangezogen werden eine Schicht logien vor diesem Hintergrund zu reflektieren. von Neuronen, der Stimuli präsentiert werden (engl. „input layer“), eine Schicht von Neuronen, die etwas ausgeben (engl. „output layer“) sowie eine oder Wo   ist   Ihnen   die   Computermetapher,   das   Benennen mehrere Neuronenschichten dazwischen (engl. ? kogni:ver   Prozesse   als   speichern,   abrufen,   usw.   be-­‐ reits   begegnet?   Reflek:eren   Sie   Ihre   „Alltagsphilo-­‐ „hidden layer“), die jeweils linear oder rekursiv mit- einander verbunden sind. sophie“:  Wie  denken  Sie  selbst  über  Kogni:on,  Lernen Die Aufgabe oder Funktion jedes einzelnen und   Wissen?   Wie,   in   welchen   Metaphern,   sprechen Sie  darüber?   Neurons besteht darin, die Aktivierungen der einge- henden Verbindungen zu integrieren und an die je- 5.  Der  Übergang  zu  einer  neuen  Sicht  auf  Kogni/on: weils „angeschlossene“ Units weiterzugeben. Dies ge- Der  Konnek/onismus  und  die  Simula/on  neuronaler schieht durch einfaches Aufsummieren der gewich- Prozesse   teten Inputs und Weitergabe der eigenen Aktivierung, wenn diese einen bestimmten Schwellenwert über- Wie oben ausgeführt, führte die Sichtweise der Klas- schreitet. Dies wird von allen Units parallel durchge- sischen Kognitionswissenschaft zu einer starken führt und führt, auf der Ebene des gesamten Netz- Kritik, wobei in unserem Kontext ein zentraler Punkt werks, zu einer emergenten Verhaltensdynamik. We- ist, dass die oben skizzierten Systeme nicht lernen sentlich ist, dass diese Netze in ihrer Architektur konnten. Mitte der 1980er Jahre kam es, ausgelöst (meist) fest „verdrahtet“ sind, die Gewichte aber ver- durch eine in dem Doppelband „Parallel Distributed änderbar sind. In Kombination mit den Inputs aus Processing“ von David E. Rumelhart und James F. der Umwelt sind die Gewichte für die Verhaltensdy- McClelland (1986) veröffentlichte Sammlung von namik des Netzwerks verantwortlich. Anstatt die Ge-
  • 8. 8  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) wichte von Hand einstellen zu müssen, wurde in den Ergänzung begreifen, die eine Erklärung lieferte, wie frühen 1980er Jahren ein Algorithmus gefunden, der durch Lernen (von Kategorien) Symbole „in den die schrittweise Veränderung der Gewichte in einem Kopf kommen“ können. Allerdings stellte sich die Trainingsprozess in einer Weise durchführt, dass das Frage, welcher Natur diese Symbole denn seien. In Netz seine Aufgabe schließlich fast perfekt lösen neuronalen Netzwerken sind Symbole und Regeln kann: KNN können ohne Eingabe von Regeln und nicht sauber voneinander getrennt „abgespeichert“, Symbolen, nur anhand von Beispielen, mit denen sie vielmehr ist alles, was das Netz „weiß“ in der ge- trainiert werden, lernen. Nach jeder Aufgabe be- samten Architektur des Netzes, das heißt in allen kommen sie ein Feedback, ob die Antwort richtig Neuronen, allen Gewichten und deren Konfigu- oder falsch war, indem Ihre Gewichte ganz minimal ration, verteilt repräsentiert. Man spricht daher in Richtung der korrekten Lösung verändert werden, auch von einem Subsymbolischen Ansatz (vgl. Ru- bis sie fast zu 100 Prozent richtig liegen. Allerdings melhart et al., 1986; Smolensky, 1998; Elman, 1990). können sie nicht alle Aufgaben gleichermaßen gut lösen. Gut sind sie, kurz gesagt, bei Musterer- Eigenscha>en  Künstlicher  Neuronaler  Netze  (KNN): kennung, Kategorisierungsaufgaben, Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten, usw. Modelle von Aspekten ! ▸ KNN   lernen   anhand   von   Beispielen   („Erfahrungs-­‐ lernen“),   ohne   explizit   eingegebene   Regeln   und menschlicher Kognition, die auf KNN basieren, Symbole.   weisen einige sehr charakteristische Eigenschaften ▸ Sie  können  sehr  gut,  kategorisieren,  generalisieren auf: und  Muster  erkennen.   ▸ Die   Repräsenta:on   ist   verteilt   (subsymbolischer ▸ Bei Kategorisierungsaufgaben kann ein KNN ge- Ansatz neralisieren. Trainiert man ein solches Netz zum ▸ und  robust. Beispiel Bilder von Blumen und Tiere zu unter- ▸ Sie  machen  ähnliche  Fehler  wie  wir  und scheiden, wird es ein Bild mit einem Tier, dass es ▸ sind  „biologisch  plausibler“,  weil  von  der  Struktur nicht im Rahmen seines Trainings „gelernt“ hat, natürlicher  Neuronaler  Netze  inspiriert   mit sehr, sehr hoher Wahrscheinlichkeit der Kate- gorie „Tier“ zuordnen. Konsequenzen   für   unsere   Begriffe   von   Wissen   und ▸ Sie können dieselben Fehler bei der Generali- Lernen   sierung machen wie Menschen. Zum Beispiel übergeneralisieren Kinder beim Spracherwerb Der erste Erfolg der Künstlichen Neuronalen Netze häufig unregelmäßige Formen, wenn sie Gram- war zunächst, ein biologisch plausibles Modell matik lernen, sagen zum Beispiel plötzlich „gehte“ dafür zu liefern, wie Symbole und Regeln gelernt statt „ging“. werden können. In gewisser Weise setzen sie eine ▸ Die Lernkurve gleicht häufig der, die bei Men- Ebene tiefer an als der symbolverarbeitende Ansatz: schen gefunden wurde: KNN lernen zunächst sie bieten eine Alternative auf der „subsymbolischen sehr schnell, dann flacht die Lernkurve zusehends Ebene“ an (Smolensky, 1998). Konsequenz war aber ab ein neues Bild von Repräsentation und den Eigen- ▸ Auch wenn das Netz richtige Antworten liefert, schaften kognitiver Systeme. kann es sein, dass das, was es gelernt hat, nicht der Damit erlauben die KNN eine fundamental Intention des Architekten des Netzes entspricht. andere Sichtweise auf Wissen (Peschl, 1994; So unterschied ein KNN, das lernen sollte Ge- Peschl, 1997). Zunächst ist klar: das „Wissen im sichter voneinander zu unterscheiden, die ge- Kopf“ muss strukturell keineswegs identisch mit den zeigten Bilder auf Basis des Haaransatzes vonein- in Symbolen und Regeln beschriebenen Strukturen ander. der Welt sein. Nicht die „korrekte“ Abbildung der Welt ist relevant, sondern das adäquate Ergebnis, ▸ Das in einem KNN repräsentierte Wissen ist in also gewissermaßen die Handlung, die in die Struktur zweifacher Weise robust: (1) beim Lernen eines der Umwelt passen muss. Als eine Konsequenz der neuen Assoziationspaares „vergisst“ das Netz Aufgabe des Konzeptes der Abbildung sind die In- nicht das bereits Gelernte; (2) auch vergisst das halte der Repräsentation, im Gegensatz zu klassi- Netz nicht schlagartig alles, wenn man einzelne schen symbolverarbeitenden Systemen, nicht mehr Neuronen und Gewichte entfernt. unmittelbar verständlich; vielmehr bedarf es aufwän- Mit diesen Eigenschaften stellten KNN noch keinen diger statistischer Verfahren, um herauszufinden, was grundsätzlichen Widerspruch zur klassischen Sicht so ein Netz eigentlich gelernt hat. auf Kognition dar. Man konnte sie durchaus als eine
  • 9. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  9 Eine weitere interessante Konsequenz der ver- Damit war der Weg frei, die zentrale implizite An- teilten Repräsentation ist, dass, im Gegensatz zum nahme der Klassischen Kognitionswissenschaft in klassischen Ansatz, keine Trennung zwischen Frage zu stellen: Wie ‚biologisch plausibel’ ist über- Inhalt und Substrat besteht: das Netz ist sein haupt die stillschweigende Annahme, dass Kognition Wissen und dieses Wissen ist in der Architektur ver- vor allem dafür da ist, abstrakte Symbole und Regeln körpert (zumindest potentiell, zumeist handelt es sich zu verarbeiten? bei KNN ja um Computersimulationen (zum Beispiel Der Fokus auf die Interaktion eines verkörperten Clark, 1999; Clark, 2001). Damit gibt es auch keine kognitiven Systems, also eines kognitiven Systems leicht voneinander trennbaren Wissensobjekte dessen physische Beschaffenheit eine zentrale Rolle mehr, vielmehr werden alle dem neuronalen für seine Repräsentationsfunktionen spielt, mit seiner Netzwerk präsentierten Stimuli (zum Beispiel Bilder) physischen Umwelt erlaubte eine neue, „biologi- von allen Neuronen und allen Gewichten repräsen- schere“ Sichtweise: Die Aufgabe von Kognition ist tiert. Die Repräsentation das KNN kann man als es, einem Organismus sinnvolles, das heißt überle- einen Raum verstehen, in dem Inputs kategorisiert bensförderliches Handeln in Raum und Zeit zu er- und dadurch in eine Beziehung (in diesen einfachen möglichen. Im Paradigma der Embodied Cognition Modellen ist es Ähnlichkeit) gesetzt werden. wird die Koppelung von Kognition, Körper und Welt Die Analogien zu Bildungskontexten, insbe- daher zum zentralen Thema. Damit ändern sich auch sondere Frontalsituationen liegen auf der Hand: Die die Modelle und die Perspektive auf Wissen (-sreprä- „Input-Output-Relation“ ist dadurch bestimmt, dass sentation). Sie kommen nun vielfach aus dem Bereich Lernende durch Vortrag, durcharbeiten eines Lern- der Robotik. pfades, usw. einen Stoff präsentiert bekommen und Anforderung an ein kognitives System ist nicht in einer Prüfungssituation den gewünschten länger, über möglichst viel und präzises Weltwissen „Output“ zu liefern haben. Doch Lernen ist kein Ko- zu verfügen, um in seiner Umwelt „funktionieren“ zu piervorgang von Wissensobjekten – was gelehrt wird, können, es geht vielmehr darum, zeitgerecht mit Ver- muss noch lange nicht das sein, was gelernt wird. änderungen der Umwelt adäquat umzugehen, (pro-) Nachdem Lernen in unserem Bildungssystem häufig aktiv und intentional zu handeln. Schon 1986 postu- „Output-getrieben“ ist („Was muss ich tun, um eine lierte Rodney Brooks, Robotiker am MIT, man gute Note zu bekommen?“), liegt es daher nahe, Prü- brauche keine Repräsentation und schlug eine Robo- fungen so anzulegen, dass nicht isolierte Fakten abge- terarchitektur vor, die robustes und gleichzeitig fle- fragt werden, sondern ein Verständnis der Kategorien xibles Verhalten hervorbrachte, die sogenannte Sub- und Bezüge des gesamten „Wissensraumes“ ge- sumption Architecture (Brooks 1991). fordert ist. Das Wesentliche dabei ist, dass ein solches System ohne eine klassische Form der Repräsentation, das Welche   Prüfungssitua:onen,   die   Sie   als   Lernende heißt ohne eine Beschreibung, die die Welt abbildet, ? erlebt   oder   als   Lehrende   gestaltet   haben,   haben Fakten  abgefragt  und  welche  Prüfungsmethoden  sind auskommt. Stattdessen ist das Wissen ist in der Ar- chitektur selber verkörpert und dient der Gene- „:efer“  gegangen?   rierung von Verhalten in Interaktion mit der Welt. An die Stelle der Abbildung der Welt tritt eine enge er- 6. Embodied  and  Situated  Cogni/on folgreiche Koppelung mit der Umwelt. Basis dieser Verkörperte  Kogni/on   Architektur bilden Reflexbögen (engl. „layer“ oder Schichten), die auf Basis eines Reizes aus der Umwelt Rückwirkend kann der Konnektionismus, der zu eine Handlung ausführen (denken sie an den Lid- seiner Zeit eine Revolution war, als Bindeglied und schlussreflex). Untereinander sind die Schichten hier- Übergangsphase zwischen zwei Paradigmen gesehen archisch gekoppelt, das heißt ein Reflex in Aus- werden. Was als „Nebenwirkung“ des Konnektio- führung kann bestimmte andere unterbinden oder nismus begann, rückte schließlich ins Zentrum des von anderen unterbunden werden. Damit ist sicher- Interesses: Während die klassische Kognitionswissen- gestellt, dass der Roboter fortlaufend auf die Ereig- schaft versucht hatte die Welt möglichst genau in for- nisse in seiner Umwelt reagiert (wobei schon aus Si- malisierten Strukturen abzubilden, rückte durch den cherheitsgründen eine Aktivität „steh still“ ist) bezie- Konnektionismus die Frage in den Mittelpunkt, wie hungsweise Aktivität produziert. Dabei ordnen („sub- KNN-Architektur und -Prozesse mit der Struktur summieren“) die Schichten ihre Aktivitäten gegen- und Dynamik der Umwelt (Stimuli) zweckmäßig und seitig, unabhängig davon, wie viele Schichten dem dem jeweiligen System angemessen interagieren System hinzugefügt werden. Dies geschieht ohne In-
  • 10. 10  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) Embodiment Kogni/vismus Koppelungsmetapher:  Kogni:on  („Geist“),  Körper  und  Welt Computermetapher  –  Kogni:on  („Geist“)  ist  regelbasiert sind  gekoppelt  und  interagieren und  logisch Will  man  sie  verstehen,  müssen  ihre  Zusammenhänge  un-­‐ Isolierte  Analyse:  Kogni:on  wird  ausschließlich  durch  Ana-­‐ tersucht  werden lyse  interner  Prozesse  verstanden Im  Vordergrund:  zielgeleitetes  Handeln  in  Echtzeit  im  dreidi-­‐ Im  Vordergrund:  computa(on mensionalen  Raum Kogni:on  als  ak:ve  Konstruk:on,  die  in  verkörperten,  ziel-­‐ Kogni:on  als  passives  Abrufen gerichteten  Handlungen  des  Organismus  verankert  ist Repräsenta:onen  sind  sensomotorisch Repräsenta:onen  sind  symbolisch  encodiert Tabelle  3:  Unterschiede  von  Embodiment  und  Kongitvismus  nach  Cowart  (2006) formationsaustausch, das heißt es gibt weder ein zen- Ein elegantes Experiment, das diese Sichtweise trale Verhaltensplanung und Entscheidungsinstanz, stützt, kommt von Presson und Montello (1994, vgl. noch eine Abbildung der Welt. Box „Aus der Forschung“). Glenberg (1993) schließt Brooks’ Ansatz stellt ein Extrem dar, aber er daraus, dass unsere Repräsentationen keineswegs kör- bringt einige Punkte ans Tageslicht, die generell perunabhängig, sondern im Gegenteil, stark von der kennzeichnend für den Ansatz der embodied co- Position unseres Körpers im dreidimensionalen gnitive science sind (eine etwas ausführlichere Über- Raum abhängen. Mit anderen Worten, das Expe- sicht von Cowart (2006) finden Sie in Tabelle 2: Ko- riment zeigt, dass die Repräsentation der Proban- gnition ist eine Aktivität: die Handlung steht im Vor- dinnen und Probanden einen sensomotorischen dergrund, nicht die (passive) Perzeption. Untersucht Anteil hatte. wird Kognition an der Schnittstelle Körper – Die  Hervorbringung  und  Nutzung  von  Artefakten  als  Teil Umwelt, also an der „Peripherie“ des kognitiven unserer   Kogni/on:   Die   Rolle   der   sozialen   Interak/on, Systems. Im Gegensatz zur klassischen Kognitions- der  Sprache  und  der  „Kultur“   wissenschaft, die bei menschlichen kognitiven Höchstleistungen ansetzte, beginnt dieser Ansatz mit Francisco Varela postulierte bereits 1984, dass „Intel- sehr einfachen Strukturen und Verhaltensweisen, aber ligenz“ nicht mehr als die Fähigkeit des Problem- dafür mit einem verkörperten, sich in seiner Umwelt lösens zu verstehen sei, sondern als die Fähigkeit, in autonom verhaltenden System. eine mit anderen geteilte Welt einzutreten (Varela, Ganz ohne Repräsentation wird man nicht aus- 1994). Einen Hinweis darauf, dass schon die Ge- kommen, wenn man menschliche Kognition ver- genwart anderer eine „geteilte Welt“ erzeugt, gibt das stehen will, aber Kognition als rein „geistiges“, von Experiment von Sebanz et al. (2009, vgl. „Aus der Körper, physischer und sozialer Umwelt unabhän- Forschung:“). Die „geteilte Welt“ ist jedoch nicht giges Phänomen zu betrachten führt, wie wir ausge- einfach gegeben, ebenso wie Kognition entsteht sie in führt haben, ebenfalls in eine Sackgasse. einem aktiven Prozess: Menschen reagieren nicht nur In der Praxis: Das Experiment von Presson und Montello (1994) Zwei  Versuchsgruppen  wurden  gebeten,  sich  die  Posi:on  ei-­‐ Raumes   und   der   Objekte   darin   um   90°.   Daher   wäre   anzu-­‐ niger  Gegenstände  in  einem  Raum  zu  merken.  Anschließend nehmen,  dass  es  keine  Rolle  spielt,  ob  die  Probandinnen  und wurde  ihnen  die  Augen  verbunden.  Die  erste  Gruppe  wurden Probanden   sich   zusätzlich   physisch   in   eine   andere   Posi:on gebeten   sich   um   90°   zu   drehen   und   nacheinander   auf   die begeben.  Tatsächlich  aber  zeigten  die  Probandinnen  und  Pro-­‐ Objekte   zu   zeigen,   die   angesagt   wurden.   Die   zweite   Gruppe banden   der   ersten   Gruppe,   die   sich   tatsächlich   gedreht wurde   gebeten   sich   lediglich   vorzustellen   sie   häcen   sich hacen,   schnell   und   akkurat   auf   die   gefragten   Objekte, gerade   um   90°   gedreht   und   sollten   auf   die   Posi:on   zeigen, während  die  Zeigebewegungen  der  zweiten  Gruppe,  die  sich die   die   Objekte   einnehmen   würden,   wenn   sie   sich   gedreht die   Drehung   lediglich   vorstellen   musste,   zögerlich   und   un-­‐ häcen.  Aus  Sicht  des  kogni:vis:schen  Paradigmas  tun  beide genau  waren.   Gruppen   dasselbe:   sie   ro:eren   ihre   Repräsenta:on   des
  • 11. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  11 auf Stimuli in der Umwelt, sondern wir verändern Kognition gemeint) hat immer eine sozio-kulturellen und strukturieren sie in hohem Maße. Der Philosoph Dimension, man spricht in diesem Kontext auch von Andy Clark (1995) bezeichnet dies das als „Scaf- Situated Cognition (Clark, 2001), Die nächste Ge- folding“ (Errichten eines Gerüsts): wir strukturieren neration erhält nicht nur die Gene der Elterngene- unsere Umwelt so, dass sie uns in unseren Hand- ration, sondern wächst in die entstandenen sozialen lungen, bzw. beim Erwerb von Fähigkeiten unter- und organisationalen Strukturen sowie die Inter- stützt. Ein alltägliches Beispiel ist der Terminka- aktion mit physischen Artefakten hinein. Tomasello lender: Wir müssen uns nicht länger jeden Termin (1999) bezeichnet diesen Umstand in seinem Buch merken, statt dessen werfen wir kognitiven Ballast ab „The Cultural Origin of Human Cognition“ als Rat- (man spricht von engl. „offloading cognitive load“) scheneffekt (engl. „ratchet effect“): Wie die Zacken und interagieren mit unserem Terminkalender, indem des Zahnrads, die die Drehung der Ratsche in eine wir Einträge machen oder ihn konsultieren. Eine ko- Richtung erzwingen, ermöglichen Artefakte den gnitiv anspruchsvolle Aufgabe – hier: viele unter- Aufbau neuer Interaktionsmuster auf der Basis der schiedliche Termine exakt „im Kopf haben“ – wird vorangegangenen. auf wenige Handlungsmuster in Form der Inter- aktion mit einem Artefakt heruntergebrochen. Überlegen   Sie   bice,   in   welchen   alltäglichen   Situa-­‐ Darüber hinaus strukturieren wir unsere Umwelt nicht nur durch Artefakte, wie Werkzeuge, Terminka- ? :onen  Sie  Artefakte  verwenden,  die  Ihnen  „kogni:ven Ballast“   abnehmen.   Welche   Cogni:ve   Load   laden   Sie lender, Städte, sondern durch soziale Konventionen, ab   und   welche   Interak:onsmuster   treten   an   ihre Organisationen und – nicht zuletzt - durch Sprache. Stelle? Letztere bezeichnet Clark (1995) als „ultimatives Ar- tefakt“, weil sie folgende Funktionen erfüllt: Hutchins (1995) wechselt daher die Betrachtungs- ▸ Ein symbolisches Artefakt hat immer den Aspekt ebene: In seinem Artikel „How a cockpit remembers der Referenz. Das heißt ein Symbol referiert auf its speeds“ ist der Forschungsgegenstand „kognitives den Gegenstand, für den es steht. Es ist klar, dass System“ nicht mehr das Individuum, sondern ein diese Referenz nicht im Symbol selber, sondern sozio-technisches System, das nicht nur aus Indi- durch eine Zuschreibung durch ein oder mehrere viduen (Piloten), sondern auch aus Artefakten (Mess- kognitive Systeme geschieht. Das Artefakt ist so- instrumente und Unterlagen) im Cockpit, besteht zusagen nur Träger für eine potentielle Referenz- (siehe Kapitel #ant). Um zu verstehen, warum das funktion. Flugzeug sicher landet, reicht es aus seiner Sicht nicht ▸ Darüber hinaus vermögen symbolische Artefakte aus, die kognitiven Prozesse im Kopf der Piloten zu Teile unseres Gedächtnisses stabil zu halten und analysieren, eine Erklärung für die Leistung findet ▸ die Strukturierung der Umwelt zu verhandeln. sich erst, wenn man alle Formen der Repräsentation – sei diese im Gehirn, auf Papier, einem Messin- Über Artefakte beeinflussen wir die Interaktionsmög- strument oder eine sprachliche Äußerung sowie die lichkeiten anderer mit der Welt und werden in noch Interaktionsmuster zwischen ihnen analysiert. (Man stärkerem Maße selbst beeinflusst. Mit anderen beachte an dieser Stelle eine weitere Umdeutung des Worten: Kognition (hier ist weitgehend menschliche Begriffs der Repräsentation!) Aus der Forschung: Das Experiment von Sebanz et al. (2009) Sebanz   et.al.   (2009)   zeigten   ihren   Versuchspersonen   ver-­‐ gorien  zu  erinnern.  Das  Ergebnis  war  verblüffend:  Personen, schiedene   Bilder   aus   drei   Kategorien   (Tier,   Frucht/Gemüse die  ihre  Aufgabe  in  Gegenwart  einer  zweiten  Versuchsperson und   Haushaltsgerät)   auf   einem   Computerbildschirm,   wobei erfüllt   hacen,   erkannten   signifikant   mehr   Objekte   aus   der eine   Versuchsperson   immer   auf   eine   Kategorie   mit   Tasten-­‐ Kategorie   der   anderen   Person   wieder,   als   wenn   sie   die druck  reagieren  sollte.  Diese  Aufgabe  wurde  unter  zwei  Um-­‐ Aufgabe   alleine   bewäl:gten.   Die   Anwesenheit   der   zweiten ständen   durchgeführt:   alleine   und   in   Gegenwart   einer Person   hace   weder   Auswirkung   auf   das   Erinnern   der   „ei-­‐ zweiten   Versuchsperson,   deren   Aufgabe   es   war,   auf   eine genen“   Kategorie   noch   auf   das   der   dricen   Kategorie.   Allein andere  Kategorie  zu  reagieren.   die   soziale   Situa:on,   ohne   eine   im   eigentlichen   Sinne   ge-­‐ Nach   dieser   Aufgabe   wurden   die   Versuchspersonen   jeweils meinsame   Aufgabe,   hace   Auswirkungen   auf   die   Aufmerk-­‐ gebeten,   möglichst   viele   der gesehenen   Objekte   aller   Kate-­‐   samkeit  und  das  Gedächtnis  der  Versuchspersonen.  
  • 12. 12  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) Im Bereich des Lehrens und Lernens ist eine Das geht insofern mit einem konstruktivistischen solche Betrachtungsweise eine gute Basis, um Lern- Denken Hand in Hand, als dass das Artefakt an sich prozesse als situiert zu konzeptualisieren. In ihrem bedeutungslos ist. Der Fokus liegt hier jedoch we- Buch „Situated Learning“ (1991) analysieren Lave niger auf der individuellen Kognition und Kon- und Wenger (1991) außerschulische Lernprozesse, struktion der „Welt im Kopf“ als auf den Prozessen wie sie beispielsweise in einer Lehre, bei der Aus- und Strukturen, die dazu führen, dass wir durch bildung zum Steuermannsmaat auf Schiffen (ein Bei- Kommunikation zu einer Einigung auf „gültiges spiel von Hutchins) oder bei den Anonymen Alkoho- Wissen“ -- im Sinne von verhandelt und vereinbart-- likern stattfinden, als Lernprozesse in denen sich kommen. Letztlich befähigt uns das zum Eintreten in Person, Handlung und Welt gegenseitig konstituieren. eine „geteilte Welt“, die wir in Wissensprozessen Ihr Augenmerk ist dabei weniger auf Artefakte, als fortwährend erzeugen. auf die sozialen und organisationalen Strukturen ge- Nimmt man den konstruktivistischen Ansatz und richtet, die dazu führen, dass Neulinge in einem Wis- das Paradigma der Embodied Cognition ernst, hat sensgebiet nicht einfach nur Fakten lernen, sondern das auch Implikationen für das Verständnis von in eine Praxisgemeinschaft (engl. „community of Lernen und Lehren. Etwas gelernt zu haben be- practice“; Wenger, 1998) eintreten und mit zuneh- schränkt sich nicht auf die korrekte Reproduktion mender Expertise auch eine neue Identität entwi- einer Beschreibung eines Teils der Welt („Fakten- ckeln. Unter welchen Bedingungen Communities of wissen“). Relationen zwischen diesen Beschrei- Practice nicht ausschließlich im physischen Raum, bungen, Verhaltensstrategien zur erfolgreichen Um- sondern als „virtual communities“, virtuelle Gemein- weltbewältigung und letztendlich di e Fähigkeit zur schaften, im Internet existieren können, zeigt Po- Teilnahme an Wissensprozessen sowie deren Re- wazek (2001). flexion sind ebenso unabdingbar, um „etwas zu wissen“. 7. Konsequenzen  für  unsere  Sicht  auf  Wissen,  Lernen Dies hat auch Konsequenzen für die Rolle der und  Technologien   Lehrenden: Sie sind nicht länger die Verkünder fi- Was sind die Konsequenzen einer verkörperten und naler Wahrheiten, sondern Coaches oder Moderato- situierten Kognitionswissenschaft für unseren Wis- rinnen und Moderatoren, die „nur“ mehr die Wis- sensbegriff ? Vom leicht fassbaren, weil formalisier- sensdynamik im Lehr- und Lern-Raum moderieren. baren Wissensbegriff der klassischen Kognitionswis- Man könnte meinen, dass dies ihre Wichtigkeit und senschaft ist nicht viel übrig geblieben. Stattdessen ist Autorität als „Wissende“ vermindert; sieht man die Rede von verteilter Repräsentation, Interaktion jedoch genauer hin, wird sie bedeutsamer denn je, da und Koppelung mit der Umwelt, Verwendung von sie die Umwelt gestalten, das heißt die Artefakte und Artefakten, um kognitiven Ballast zu reduzieren, usw. damit die möglichen Interaktionsmuster auswählen, Was davon ist „Wissen“ – was sind für das kognitive die Wissensprozesse erst ermöglichen und durch ihr System interne und was sind externe Strukturen? Verhalten die Regeln der sozialen Interaktion fest- Externalisiertes Wissen als Entität, das einen Teil setzen. Sie sind Gestalter/innen von Lernräumen, die der Welt beschreibt, gibt es in der Form nicht mehr; entweder Bulimie lernen fördern, oder aber Enabling es handelt sich hier nicht um „Wissen“ im alltags- Spaces, Räume sein können (Peschl et al. 2008), die in sprachlichen Sinn, sondern um ein an sich bedeu- einer Vielzahl an Dimensionen (architektonisch, tungsloses Artefakt, dessen Bedeutung in einem fort- sozial, technologisch, kognitiv, emotional, usw) er- laufenden interaktiven Aushandlungsprozess zwi- möglichende Rahmenbedingungen bieten, um die schen den teilnehmenden kognitiven Systemen bzw. Arbeit der Wissensgenerierung und Bedeutungsver- deren internen repräsentationalen Strukturen/-pro- handlung zu unterstützen. zessen erst entsteht. Das bedeutet auch, dass an die Auf der Ebene von Technologien hat sich inter- Stelle des Begriffs von Wissen als statischen Gegen- essanterweise ein Wandel vollzogen, den man als stand, der wahr oder falsch sein kann, das Konzept Konsequenz eines veränderten Bildes von Kognition eines dynamischen zyklischen Prozesses getreten und Wissen deuten kann: Die monolithische Auto- ist, dessen Entwicklungsstufen sich in immer neuen rität eines Brockhaus ist abgelöst worden von Wiki- Artefakten niederschlagen, die ihrerseits neue Inter- pedia, einem Artefakt, das gleichzeitig Raum für und aktionsmöglichkeiten anbieten, welche wiederum eine Produkt eines permanenten Aushandlungsprozesses Veränderung der internen Strukturen und Hand- über Wissensartefakte ist. lungsmuster hervorrufen. Nur Artefakt und Prozess gemeinsam kons- tituieren Wissen, die Aufgabe von Kognition ist es
  • 13. Kogni:onswissenscha>.  Ihre  Perspek:ve  auf  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien—  13 nicht, „Wissensartefakte“ abzubilden, sondern mit ▸ Maturana, H.R. (1970). Biology of cognition. In: H.R. Ma- ihnen zu interagieren und im besten Falle in ge- turana & F.J. Varela (Hrsg.), Autopoiesis and cognition: the rea- meinsame Wissens- und Bedeutungsgebungsprozesse lization of the living, Dordrecht/Boston: Reidel Pub, 2-60. eintreten zu können. Nimmt man diese Überle- ▸ McCulloch, W.S. & W. Pitts (1943). A logical calculus of the gungen ernst, so ergibt sich für das Design von ideas immanent in nervous activity. In: Bulletin of Mathema- Wissens-, Lehr- und Lern-Technologien, dass nur tical Biophysics 5, 115-133. solche Ansätze erfolgreich sein werden, die einen ▸ Newell, A. & Simon, H. (1963). GPS, a program that simulates Raum für Interaktionen bieten und Aushandlungs- human thought. In: E. Feigenbaum & J. Feldman, J. (Hrsg.), prozesse von Bedeutung unterstützen, wie sie in Computers and Thought, New York: McGraw-Hill. Web-2.0-Technologien wie Wikis verwirklicht sind, ▸ Peschl, M.F. & S. Wiltschnig (2008). Emergente Innovation nicht aber solche, die auf starren und vorgegebenen und Enabling Spaces. Ermöglichungsräume für Prozesse der semantischen Strukturen basieren. Knowledge Creation. In: S. Seehusen; M. Herczeg; S. Fischer; M.C. Kindsmüller & U. Lucke (Hrsg.), Proceedings der Ta- Wie nehmen   Sie   die   Lernräume   wahr,   mit   denen   Sie   gungen Mensch & Computer 2008, DeLFI 2008 und Cognitive ? als   Lernende/r,   Lehrende/r   oder   Applika:ons-­‐ designer/in   konfron:ert   sind?   Welcher   Wissensbegriff Design 2008, Berlin: Logos, 446-451. ▸ Peschl, M.F. (1994). Repräsentation und Konstruktion. Kogni- wird   durch   welche   Elemente   gefördert?   Wie   könnte tions- und neuroinformatische Konzepte als Grundlage einer man   den   Raum   so   verändern,   dass   er   Wissenspro-­‐ naturalisierten Epistemologie und Wissenschaftstheorie. Braun- zesse  (besser)  unterstützt?   schweig/Wiesbaden: Vieweg. Literatur ▸ Peschl, M.F. (1997). The Representational Relation Between Environmental Structures and Neural Systems: Autonomy and ▸ Bechtel, W.; A. Abrahamsen & G. Graham (1998). The life of Environmental Dependency in Neural Knowledge Represen- cognitive science. In: W. Bechtel & G. Graham (Hrsg.), A com- tation. In: Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences panion to cognitive science, Oxford: Blackwell, 1-104. (NDPSFS), 1(2), 99-121. ▸ Brooks, R. A. (1986). A Robust Layered Control System for a ▸ Powazek, D. (2002). Design for Community. Berkeley: New Mobile Robot. In: IEEE Journalof Robotics and Automation, Riders. Vol. 2, No. 1, 14-23. ▸ Presson C. & Montello D. R. 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  • 14. 14  —  Lehrbuch  für  Lernen  und  Lehren  mit  Technologien  (L3T) ▸ Varela, F.J. (1994). Kognitionswissenschaft - Kognitionstechnik. Eine Skizze aktueller Perspektiven. Frankfurt am Main: Suhrkamp. ▸ Wenger, E. (1998). Communities of Practice: Learning, Meaning, and Identity. Cambridge: Cambridge University Press.