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Beskrivelse
Meine urspr ngliche Absicht war es, ein konnektionistisches Modell zu ent- wickeln, welches f r eine m glichst breite Palette von Lernvorg ngen, am besten f r das gesamte Gebiet des Lernens, angewandt werden kann. Diese Idee wurde relativ schnell wieder verworfen, da die Konsequenz gewesen w re, viele Bereiche nur oberfl chlich zu ber hren. Statt dessen wurde mit dem Klassifikationslernen ein begrenzter, aber zentraler Bereich des Lernens herausgegriffen. Ausgehend von einzelnen speziellen empirischen Ph nome- nen wurde hierzu ein modulares konnektionistisches Modell entwickelt. Da- bei habe ich jedoch immer darauf geachtet, jede Modellkomponente so zu konstruieren, da sie nicht nur f r ein einzelnes Ph nomen, sondern m g- lichst universell einsetzbar ist. Im Nachhinein erwies sich dieses Vorgehen als produktiver Weg f r die Modellentwicklung und kann als Beleg f r die Annahme gesehen werden, da verschiedene Anwendungsbereiche zwar unterschiedliche Lemrnechanismen erfordern, die zugrunde liegenden Infor- mationsverarbeitungsstrukturen jedoch in wesentlichen Aspekten gleich sind. Das Gebiet des Klassifikationslernens schlie lich ist keinesfalls so begrenzt wie zu Beginn angenommen. Daher entstand letztendlich doch ein Modell mit breiter Anwendungspalette - nicht weit von meinem urspr nglichen Ziel entfernt. Die hier vorliegende Arbeit basiert auf meiner Habilitationsschrift. Insbe- sondere der zweite Teil ist jedoch gegen ber der urspr nglichen Fassung (Heydemann, 1997) wesentlich ver ndert. Die Darstellung des Modells in Kapitel 6 wurde ge ndert. Die Details der Experimente in den Kapiteln 7 und 8 fallen weg, so da diese Kapitel deutlich gek rzt sind. Die Kapitel 10 und 11 habe ich um wesentliche Punkte erweitert und neu geschrieben.