HC11 – Formele modellen van menselijke cognitie
🟦 1. Belangrijke Begrippen & Definities
Cognitief model (CM) - een formeel, toetsbaar model dat menselijk gedrag
beschrijft, verklaart en voorspelt. Het vereenvoudigt complexe processen en dwingt
tot precisie.
Box-and-arrow theorieën - Conceptuele schema’s (met vakjes en pijlen) die mentale
processen weergeven. Vaak vaag, niet toetsbaar en vatbaar voor “hand waiving”.
Generiek model - Een abstracte representatie die structuur in data aanbrengt, data
versimpelt en voorspellingen doet over toekomstige situaties.
Power law van leren - Volgens Newell & Rosenbloom (1981) verbetert prestatie
volgens een powerfunctie: snelle vooruitgang in het begin, daarna afvlakking.
Rational analysis of memory - Het geheugen voert continu een kosten-batenanalyse
uit. Soms is het efficiënter om te vergeten dan te onthouden.
→ Need probability × Gain < Cost?
Activatiefunctie (B) - Formule die verklaart hoe sterk een geheugenrepresentatie is
geactiveerd:
Frequentie (n): hoe vaak iets voorkomt
Recency (tj): hoe recent het is gebruikt
Decay (d): hoe snel activatie vervalt
Actie-gebaseerde geheugen-reactiesnelheid - De snelheid waarmee opgeslagen
kennis omgezet wordt in een gedragsmatige reactie (bijv. snel herkennen en
reageren op bekende stimuli).
Self-monitoring - Het vermogen om eigen cognitieve processen te observeren en bij
te sturen. In veel theorieën blijft dit begrip vaag gedefinieerd, wat cognitieve
modellen helpen voorkomen.
Speed-accuracy trade-off - Een fundamenteel principe: snellere beslissingen gaan
vaak ten koste van nauwkeurigheid, en omgekeerd.
Model fitting - Het proces waarbij de parameters van een model worden afgestemd
zodat het de data het best verklaart (minst onverklaarde variantie).
Evidence accumulation - Een proces waarin verschillende opties bewijs verzamelen
totdat één optie de beslisdrempel bereikt en wordt gekozen.
Beslissingsnetwerken in het brein - Neurale systemen, zoals het striatum, die actief
zijn bij besluitvorming en corresponderen met modelparameters (zoals threshold of
drift rate).
🟩 2. Theorieën / Modellen
, Cognitieve Modellen (CM)
Beschrijven, verklaren, versimpelen, en voorspellen gedrag. !!(expliciet benoemd om
dit te leren)!!
Helpen vage theorieën formaliseren en maken ze toetsbaar.
Leiden tot falsifieerbare voorspellingen (empirisch controleerbaar).
Verklaren o.a. de power law van leren.
Rational Analysis (Anderson, 1990)
Cognitie als rationeel systeem dat zich aanpast aan de omgeving.
Geheugenprocessen zijn gebaseerd op frequentie en recentheid van gebruik.
Vergeten is efficiëntie-optimalisatie (energie sparen).
Verklaart ophaalgedrag en reactiesnelheid vanuit kans en nut.
Connectionistische modellen (PDP)
Kennis gerepresenteerd in netwerken van neuronen.
Leren = aanpassen van verbindingssterktes (gewichten).
Biologisch plausibel en falsifieerbaar.
Voordelen:
o Voorkomen “hand waiving” (expliciete implementatie).
o Kunnen gedrag en neurale data verklaren.
Voorbeelden:
o Stroop-effect: verklaard via activatie-interferentie in netwerk.
o Single-layer perceptron kan XOR-probleem niet oplossen → toont
beperkingen.
o Botvinick et al.: verschillende netwerkarchitecturen voorspellen verschillend
gedrag (Stroop, Gratton-effect, neurale effecten).
Evidence Accumulation Modellen
🟦 1. Belangrijke Begrippen & Definities
Cognitief model (CM) - een formeel, toetsbaar model dat menselijk gedrag
beschrijft, verklaart en voorspelt. Het vereenvoudigt complexe processen en dwingt
tot precisie.
Box-and-arrow theorieën - Conceptuele schema’s (met vakjes en pijlen) die mentale
processen weergeven. Vaak vaag, niet toetsbaar en vatbaar voor “hand waiving”.
Generiek model - Een abstracte representatie die structuur in data aanbrengt, data
versimpelt en voorspellingen doet over toekomstige situaties.
Power law van leren - Volgens Newell & Rosenbloom (1981) verbetert prestatie
volgens een powerfunctie: snelle vooruitgang in het begin, daarna afvlakking.
Rational analysis of memory - Het geheugen voert continu een kosten-batenanalyse
uit. Soms is het efficiënter om te vergeten dan te onthouden.
→ Need probability × Gain < Cost?
Activatiefunctie (B) - Formule die verklaart hoe sterk een geheugenrepresentatie is
geactiveerd:
Frequentie (n): hoe vaak iets voorkomt
Recency (tj): hoe recent het is gebruikt
Decay (d): hoe snel activatie vervalt
Actie-gebaseerde geheugen-reactiesnelheid - De snelheid waarmee opgeslagen
kennis omgezet wordt in een gedragsmatige reactie (bijv. snel herkennen en
reageren op bekende stimuli).
Self-monitoring - Het vermogen om eigen cognitieve processen te observeren en bij
te sturen. In veel theorieën blijft dit begrip vaag gedefinieerd, wat cognitieve
modellen helpen voorkomen.
Speed-accuracy trade-off - Een fundamenteel principe: snellere beslissingen gaan
vaak ten koste van nauwkeurigheid, en omgekeerd.
Model fitting - Het proces waarbij de parameters van een model worden afgestemd
zodat het de data het best verklaart (minst onverklaarde variantie).
Evidence accumulation - Een proces waarin verschillende opties bewijs verzamelen
totdat één optie de beslisdrempel bereikt en wordt gekozen.
Beslissingsnetwerken in het brein - Neurale systemen, zoals het striatum, die actief
zijn bij besluitvorming en corresponderen met modelparameters (zoals threshold of
drift rate).
🟩 2. Theorieën / Modellen
, Cognitieve Modellen (CM)
Beschrijven, verklaren, versimpelen, en voorspellen gedrag. !!(expliciet benoemd om
dit te leren)!!
Helpen vage theorieën formaliseren en maken ze toetsbaar.
Leiden tot falsifieerbare voorspellingen (empirisch controleerbaar).
Verklaren o.a. de power law van leren.
Rational Analysis (Anderson, 1990)
Cognitie als rationeel systeem dat zich aanpast aan de omgeving.
Geheugenprocessen zijn gebaseerd op frequentie en recentheid van gebruik.
Vergeten is efficiëntie-optimalisatie (energie sparen).
Verklaart ophaalgedrag en reactiesnelheid vanuit kans en nut.
Connectionistische modellen (PDP)
Kennis gerepresenteerd in netwerken van neuronen.
Leren = aanpassen van verbindingssterktes (gewichten).
Biologisch plausibel en falsifieerbaar.
Voordelen:
o Voorkomen “hand waiving” (expliciete implementatie).
o Kunnen gedrag en neurale data verklaren.
Voorbeelden:
o Stroop-effect: verklaard via activatie-interferentie in netwerk.
o Single-layer perceptron kan XOR-probleem niet oplossen → toont
beperkingen.
o Botvinick et al.: verschillende netwerkarchitecturen voorspellen verschillend
gedrag (Stroop, Gratton-effect, neurale effecten).
Evidence Accumulation Modellen
