150 Psychologie
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This thesis develops a naturalist theory of phenomenal consciousness. In a first step, it is argued on phenomenological grounds that consciousness is a representational state and that explaining consciousness requires a study of the brain’s representational capacities. In a second step, Bayesian cognitive science and predictive processing are introduced as the most promising attempts to understand mental representation to date. Finally, in a third step, the thesis argues that the so-called “hard problem of consciousness” can be resolved if one adopts a form of metaphysical anti-realism that can be motivated in terms of core principles of Bayesian cognitive science.
Understanding the brain's proactive nature and its ability to anticipate the future has been a longstanding pursuit in philosophy and scientific research. The predictive processing framework explains how the brain generates predictions based on environmental regularities and adapts to both predicted and unpredicted events. Prediction errors (PE) occur when sensory evidence deviates from predictions, triggering cognitive and neural processes that enhance learning and subsequent memory. However, the effects of PE on episodic memory have not been clearly explained. This dissertation aims to address three key questions to advance our understanding of PE and episodic memory. First, how does the degree of PE influence episodic memory, and how do expected and unexpected events interact in this process? Second, what insights can be gained from studying the electrophysiological activity associated with prediction violations, and what role does PE play in subsequent memory benefits? Lastly, how do memory processes change across the lifespan, and how does this impact the brain's ability to remember events? By answering these questions, this dissertation contributes to advancing our understanding of the cognitive and neural mechanisms underlying the relationship PE and episodic memory.
Our mind has the function of representing the physical and social world we are in, so that we can efficiently interact with it. This results in a constant and dynamic interaction between mind and world that produces a balance when representations are at the same time accurate with respect to what the world is communicating to our organism, but also compatible with how our mind works.
A paradigmatic case of this interaction is offered by perception, which is the mental function that represents contingent aspects of the world built from what is captured by our senses. Indeed, the dominant philosophical view in cognitive science is that our perceptual states are representations of the world and not direct access to that world. These representational perceptual states therefor include the aspects of the world they represent and that initiate the perception by stimulating our sensory organs.
Perceptual representations are built using information from the sensory system, i.e., bottom-up information, but are also integrated with information previously acquired, i.e., top-down information, so that perception interacts with memory through language and other mental functions. Such organization is believed to reflect a general mechanism of our mind/brain, which is to acquire and use information to make efficient predictions about the future, continuously updating older information with present information.
This predictive processing works because the world is not random, but shows a regular structure from which reliable expectations can be built. One way that our minds make these predictions is by adapting to the structure of the world in an implicit, automatic and unconscious way, a process that has been called Implicit Statistical Learning (ISL). ISL is a learning process that does not require awareness and happens in an incidental and spontaneous way, with mere exposure to statistical regularities of the world. It is what happens when we learn a language during early childhood, and that allows us to be implicitly sensitive to the phonological structure of speech, or to associate speech patterns with objects and events to learn word meaning.
A specific case of ISL is the learning of spatial configuration in the visual world, which we apply to abstract arrays of items, but most importantly, also to more ecological settings such as the visual scenes we are immersed in during our everyday life. The knowledge we acquire about the structure of visual scenes has been called “Scene Grammar”, because it informs about presence and position of objects in a similar way to what linguistic grammar tells us about the presence and position of words. So, we implicitly acquire the semantics of scenes, learning which objects are consistent with a certain scene, as well as the syntax of scenes, learning where objects are positioned in a consistent way within a certain scene.
More recent developments have proposed that scene grammar knowledge might be organized based on a hierarchical system: objects are arranged in the scene, which offers the more general context, but within a scene we can identify different spatial and functional clusters of objects, called “phrases”, that offer a second level of context; within every phrase, then, objects have different status, with usually one object (“anchor object”) offering strong prediction of where and which are the other objects within the phrase (“local objects”). However, these further aspects of the organization of objects In scenes remain poorly understood.
Another problem relates to the way we measure the structure of scenes to compare the organization of the visual world with the organization in the mind. Typically, to decide if an object appears or not in a certain scene, and whether or not it appears in a certain position within a scene, researchers based their decision on intuition and common-sense, maybe validating those decisions with independent raters. But it has been shown that often these decisions can be limited and more complex information about objects’ arrangement in scenes can be lost.
A potential solution to this problem might be using large set of real-world images, that have annotations and segmentations of objects, to measures statistics about how objects are arranged in the environment. This idea exploits the nowadays larger availability of this kind of datasets due to increasing developments of computer vision algorithms, and also parallels with the established usage of large text corpora in language research.
The goals of the current investigation were to extract object statistics from this image datasets and test if they reliably predict behavioural responses during object processing, as well as to use these statistics to investigate more complex aspects of scene grammar, such as its hierarchical organization, to see if this organization is reflected in the organization of objects in our mind.
"Autonomy is the condition under which what one does reflects who one is" (Weinrib, 2019, p.8). This quote encapsulates the core idea of autonomy, namely the correspondence of one’s inner values with one’s actions. This is a beautiful idea. After all, who wants their actions to be determined or controlled from the outside?
The classical definition of autonomy is precisely about this independence from external circumstances, which Murray (1938) primarily coined. Among other things, Murray characterizes autonomy as resistance to influence and defiance of authority. Similarly, Piaget (1983) describes individuals as autonomous, independent of external influences, in their thinking and actions, and foremost, adult authority. Subsequent work criticized this equation of autonomy with separation or independence (Bekker, 1993; Chirkov et al., 2003; Hmel & Pincus, 2002). In lieu thereof, autonomy is defined as an ability (Chirkov, 2011; Rössler, 2017) and as an essential human need (Ryan & Deci, 2006). Focus is now
on self-governing while relying on rationally determined values to pursue a happy life (Chirkov, 2011). According to Social Determination Theory (SDT), autonomy is about a sense of initiative and responsibility for one’s own actions. The experience of interest and appreciation can strengthen autonomy, whereas experiences of external control, e.g., through rewards or punishments, limit autonomy (Ryan & Deci, 2020). In the psychological discourse of autonomy, SDT is strongly represented (Chirkov et al., 2003; Koestner & Losier, 1996; Weinstein et al., 2012). Notably, SDT distinguishes between autonomy and independence as follows. While a person can autonomously ask for help or rely on others, a person can also be involuntarily alone and independent. Interestingly, these definitions are again closer to its etymological meaning as self-governing, originating from Greek αυτòνoμζ (autonomous).
The two strands of autonomy as independence and autonomy as self-determination are also reflected in the vital differentiation into reactive and reflective autonomy by Koestner and Losier (1996). Resisting external influence, particularly interpersonal in fluence, is what reactive autonomy entails. This interpretation is closely related to the classical concept of autonomy as separation and independence from others (Murray, 1938). On the other hand, reflective autonomy concerns intrapersonal processes, such as self-governing or self-regulation, as defined in Self-Determination Theory (Ryan et al., 2021). In this dissertation, we investigated the concept in three different approaches while focusing on its assessment and operationalization: To begin, in Article 1, we compared the layperson’s and the scientific perspective to each other to gain insight into the characteristics of autonomy. Then, in Articles 2 and 3, we experimentally tested behavioral autonomy as resistance to external influences. Simultaneously, we investigated the link between various autonomy trait measures and autonomous behavior. As a result, in Article 2, we looked at how people reacted to the effects of message framing and sender authority on social distancing behavior during the early COVID-19 pandemic. Finally, in Article 3 we investigated the resistance to a descriptive norm in answering factual questions, in the context of autonomous personality. In our first article, we used a semi-qualitative bottom-up approach to gain insights into the laypersons’ perspective on autonomy and compare it to the scientific notion. We followed a design proposed by Kraft-Todd and Rand (2019) on the term heroism. We derived five components from philosophical and psychological literature: dignity, independence from others, morality, self-awareness, and unconventionality. In three preregistered online studies, we compared these scientific components to the laypersons’ understanding of autonomy. In Study 1, participants (N = 222) listed at least three and up to ten examples of autonomous (self-determined) behaviors. Here, the participants named 807 meaningful examples, which we systematically categorized into 34 representative items for Study 2. Next, new participants (N = 114) rated these regarding their autonomy. Finally, we transferred the five highest-rated autonomy and the five lowest-rated autonomy items to Study 3 (N = 175). We asked participants to rate how strongly the items represented dignity, independence from others, morality, self-awareness, and unconventionality. We found all components to distinguish between high and low autonomy items but not for unconventionality. Thus, we conclude that laypersons’ view corresponds with the scientific characteristics of dignity, independence from others, self-awareness, and morality. A qualitative analysis of the examples also showed that both reactive and reflective definitions of autonomy are prevalent.
Stress influences health not only directly, but also indirectly through changes in health-related behaviours, such as diet. Research has shown that stress influences individuals’ eating behaviour in different ways: Some increase, some decrease food intake, while others show no change. Identifying individuals at risk for stress-induced eating is essential for the development of tailored strategies for the prevention and treatment of overweight and obesity. The individual-difference model of stress-induced eating suggests that individual differences in the dietary response to stress are determined by differences in learning history, attitudes, or biology. Even though many studies have tried to identify person-characteristics that explain individual differences in the dietary response to stress, evidence remains inconclusive. Considering that eating is a repeated-occurrence health behaviour which is performed multiple times a day, Ecological Momentary Assessment (EMA) seems particularly promising to study the complex relationship between stress and food intake when and where it naturally occurs. Despite its potential, the number of studies applying EMA to assess the stress and eating relationship is limited. Furthermore, previous EMA studies show two limitations: (1) Actual food intake is not assessed and (2) inappropriate data analysis approaches are applied to semicontinuous outcomes. Therefore, the first aim of the present dissertation was to address the lack of an EMA tool that allows the assessment of stress and actual food intake by developing and evaluating the APPetite-mobile-app. Feasibility and usability of the APPetite-mobile-app as well as validity of the incorporated food record were empirically examined (Paper 1). Given the lack of an appropriate data analysis procedure, the second aim of the present dissertation was the introduction of a sophisticated statistical approach for semicontinuous data (Paper 2): Multilevel two-part modelling allows studying the influence of stress on the occurrence (i.e., whether individuals eat) as well as the amount of food intake (i.e., how much individuals eat) while accounting for the potential dependency between the two. Lastly, the novel EMA tool and the advanced data analysis procedure were integrated in order to gain novel insights into individual differences in the dietary response to stress and thereby identify individuals at risk for stress-induced eating in daily life (Paper 3). Results of Paper 1 showed good feasibility and acceptable usability of the APPetite-mobile-app as well as validity of the incorporated food record. Findings of Paper 2 highlight that multilevel two-part models offer novel and distinct insights in terms of the occurrence and the amount of food intake and are therefore not only methodologically but also conceptually promising. Paper 3 provides first evidence that the dietary response to stress might not be as stable as yet assumed. Time-varying factors might moderate the relationship between stress and actual food intake. Therefore, an expansion of the individual-difference model is proposed which accounts for time-varying factors. Further EMA studies are needed to verify the expanded model and identify time-varying factors which influence the dietary response to stress. Beyond that, improvements in the dietary assessment are required in order to allow prolonged EMA periods as well as larger samples. The present dissertation contributes to the research on the stress and eating relationship as it overcomes limitations of previous EMA studies and yields novel insights into the relationship between stress and actual food intake in daily life. Not only identifying individuals at risk for stress-induced eating, but also the identification of situations with an increased risk for stress-induced eating appears to be important for the development of targeted strategies for the prevention and treatment of overweight and obesity.
In the human brain, the incoming light to the retina is transformed into meaningful representations that allow us to interact with the world. In a similar vein, the RGB pixel values are transformed by a deep neural network (DNN) into meaningful representations relevant to solving a computer vision task it was trained for. Therefore, in my research, I aim to reveal insights into the visual representations in the human visual cortex and DNNs solving vision tasks.
In the previous decade, DNNs have emerged as the state-of-the-art models for predicting neural responses in the human and monkey visual cortex. Research has shown that training on a task related to a brain region’s function leads to better predictivity than a randomly initialized network. Based on this observation, we proposed that we can use DNNs trained on different computer vision tasks to identify functional mapping of the human visual cortex.
To validate our proposed idea, we first investigate a brain region occipital place area (OPA) using DNNs trained on scene parsing task and scene classification task. From the previous investigations about OPA’s functions, we knew that it encodes navigational affordances that require spatial information about the scene. Therefore, we hypothesized that OPA’s representation should be closer to a scene parsing model than a scene classification model as the scene parsing task explicitly requires spatial information about the scene. Our results showed that scene parsing models had representation closer to OPA than scene classification models thus validating our approach.
We then selected multiple DNNs performing a wide range of computer vision tasks ranging from low-level tasks such as edge detection, 3D tasks such as surface normals, and semantic tasks such as semantic segmentation. We compared the representations of these DNNs with all the regions in the visual cortex, thus revealing the functional representations of different regions of the visual cortex. Our results highly converged with previous investigations of these brain regions validating the feasibility of the proposed approach in finding functional representations of the human brain. Our results also provided new insights into underinvestigated brain regions that can serve as starting hypotheses and promote further investigation into those brain regions.
We applied the same approach to find representational insights about the DNNs. A DNN usually consists of multiple layers with each layer performing a computation leading to the final layer that performs prediction for a given task. Training on different tasks could lead to very different representations. Therefore, we first investigate at which stage does the representation in DNNs trained on different tasks starts to differ. We further investigate if the DNNs trained on similar tasks lead to similar representations and on dissimilar tasks lead to more dissimilar representations. We selected the same set of DNNs used in the previous work that were trained on the Taskonomy dataset on a diverse range of 2D, 3D and semantic tasks. Then, given a DNN trained on a particular task, we compared the representation of multiple layers to corresponding layers in other DNNs. From this analysis, we aimed to reveal where in the network architecture task-specific representation is prominent. We found that task specificity increases as we go deeper into the DNN architecture and similar tasks start to cluster in groups. We found that the grouping we found using representational similarity was highly correlated with grouping based on transfer learning thus creating an interesting application of the approach to model selection in transfer learning.
During previous works, several new measures were introduced to compare DNN representations. So, we identified the commonalities in different measures and unified different measures into a single framework referred to as duality diagram similarity. This work opens up new possibilities for similarity measures to understand DNN representations. While demonstrating a much higher correlation with transfer learning than previous state-of-the-art measures we extend it to understanding layer-wise representations of models trained on the Imagenet and Places dataset using different tasks and demonstrate its applicability to layer selection for transfer learning.
In all the previous works, we used the task-specific DNN representations to understand the representations in the human visual cortex and other DNNs. We were able to interpret our findings in terms of computer vision tasks such as edge detection, semantic segmentation, depth estimation, etc. however we were not able to map the representations to human interpretable concepts. Therefore in our most recent work, we developed a new method that associates individual artificial neurons with human interpretable concepts.
Overall, the works in this thesis revealed new insights into the representation of the visual cortex and DNNs...
Im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung der Hochschullehre finden auch verstärkt elektronische Prüfungsformate Eingang in den Alltag von Hochschulen. Insbesondere elektronische Abschlussklausuren (E-Klausuren) bieten hier die Möglichkeit, die Prüfungsbelastung Hochschulehrender durch die Automatisierung weiter Teile der Klausurkonstruktion, -administration und -auswertung zu reduzieren. Die Integration digitaler Technologien in die Prüfungspraxis deutscher Hochschulen ermöglicht dabei nicht nur eine ökonomische Klausurkonstruktion, realitätsnähere Klausuren (z. B. durch die Nutzung fachspezifischer Standardsoftware), und den Einsatz innovativer Testbausteine (z. B. Integration von Multimediadateien in Items), sondern auch die Nutzung aktueller psychometrischer Methoden. Insbesondere die Konstruktion von Hochschulklausuren als kriteriumsorientierte, adaptive Tests (z. B. Spoden & Frey, 2021), hat das Potential Hochschulklausuren individualisierter, messpräzisier und fairer zu machen, sowie die Validität der aus der Klausurbearbeitung abgeleiteten Testwertinterpretationen zu steigern. Um kriteriumsorientierte, adaptive Hochschulklausuren in der Breite nutzbar zu machen, müssen allerdings zuvor einige Herausforderungen gemeistert werden, denen sich diese Arbeit widmet. Die in den vier Einzelarbeiten dieser Dissertation betrachteten Herausforderungen lassen sich auf einer psychometrischen, einer personalen und einer technischen Ebene verorten.
Auf der psychometrischen Ebene ist eine zentrale Herausforderung die ökonomische Kalibrierung des Itempools. Üblicherweise wird bei der Konstruktion adaptiver Tests eine dreistellige Anzahl an Items konstruiert und mittels einer separaten Kalibrierungsstudie im Vorlauf der operationalen Testanwendung mit mehreren hundert Testpersonen kalibriert. Die massierte Konstruktion vieler Items und die Durchführung einer zusätzlichen empirischen Studie lässt sich im Rahmen von Hochschulklausuren nur schwer realisieren. Im ersten Einzelbeitrag wird daher eine neuartige kontinuierliche Kalibrierungsstrategie (KKS) vorgestellt und im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation hinsichtlich ihrer psychometrischen Eigenschaften geprüft. Zusammenfassend ermöglicht die KKS, adaptive Tests während wiederkehrender Testanwendungen bei konstanter Berichtsmetrik, Kontrolle von Itemparameter-Drift und fortlaufender Ergänzung des Itempools zu kalibrieren. Es zeigt sich, dass die KKS selbst für sehr kleine Stichproben eine geeignete Methode darstellt, den Itempool über mehrere Testanwendungen hinweg fortlaufend zu kalibrieren.
Um die Berichtsmetrik dabei über die verschiedenen Testanwendungen hinweg konstant zu halten, und somit Vergleichbarkeit der Ergebnisse verschiedener Testzeitpunkte (z. B. Semester) zu gewährleisten, nutzt die KKS Equating-Methoden (z. B. Kolen & Brennan, 2014) zum Herstellen einer statistischen Verbindung zwischen Klausurdurchläufen. Die Qualität dieser statistischen Verbindung hängt dabei von verschiedenen Parametern ab. Im zweiten Einzelbeitrag werden daher verschiedene Konfigurationen der in die KKS implementierten Equating-Prozedur hinsichtlich ihres Einflusses auf die Qualität der Parameterschätzungen im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation untersucht und auf Basis der Ergebnisse praktische Empfehlungen abgleitet. Hierfür werden unter anderem die Schwierigkeitsverteilung der genutzten Linkitems sowie die verwendete Skalentransformationsmethode variiert. Es zeigt sich, dass die KKS unter verschiedenen Konfigurationen in der Lage ist, die Skala über mehrere Testzyklen hinweg konstant zu halten. Normal- beziehungsweise gleichverteile Schwierigkeitsverteilungen der Linkitems sowie die Stocking-Lord-Skalentransformationsmethode (Stocking & Lord, 1983) erweisen sich hierbei am vorteilhaftesten.
Auf personaler Ebene stellt die Akzeptanz seitens der Hochschullehrenden einen kritischen Erfolgsfaktor für die Implementation neuer E-Learning Systeme in Lehrveranstaltungen dar. Angelehnt an Technologieakzeptanzmodellen (z. B. Technology Acceptance Model; Davis, 1989) wird im dritten Einzelbeitrag ein empirisch prüfbares Modell – das Technology-based Exams Acceptance Model (TEAM) – zur Vorhersage der Intention zur Nutzung von adaptiven und nicht-adaptiven E-Klausursystemen seitens Hochschullehrender vorgeschlagen und anhand der Daten von N = 993 deutschen Hochschullehrenden empirisch geprüft. Das postulierte Modell weist einen guten Modellfit auf. Die Ergebnisse weisen die wahrgenommene Nützlichkeit als Schlüsselprädiktor für die Nutzungsintention aus. Medienbezogene Variablen haben indirekte Effekte auf die wahrgenommene Nützlichkeit, mediiert über vorherige Nutzungserfahrungen mit Bildungstechnologien. Darüber hinaus spielt die subjektive Norm eine wichtige Rolle bei der Erklärung der Akzeptanz von E-Klausuren...
Über zwei Drittel aller Menschen erleben in ihrem Leben mindestens ein traumatisches Ereignis (Kessler et al., 2017). Gerade nach interpersonellen Traumatisierungen ist die Rate der Betroffenen, welche eine posttraumatische Belastungsstörung (PTBS) entwickeln, sehr hoch (z. B. ca. 50% nach sexuellem Missbrauch; Hauffa et al., 2011). In der Vergangenheit wurden Angst- und Ohnmachtsgefühle als zentrale der PTBS zu Grunde liegende Emotionen aufgefasst (Foa & Kozak, 1986). Neuere Forschungsbefunde legen jedoch nahe, dass traumabezogene Schuld- und Schamgefühle auch eine wichtige Rolle bei der Entstehung und Aufrechterhaltung der PTBS spielen (z. B. Badour et al., 2017). Dabei leiden besonders Betroffene von interpersonellen Gewalterfahrungen unter diesen Gefühlen (z. B. Badour et al., 2017).
Im Hinblick auf die psychotherapeutische Behandlung der PTBS haben sich traumafokussierte Verfahren als wirksam erwiesen (z. B. Lewis et al., 2020). Hohe Drop-out (z. B. Swift & Greenberg, 2014) und Nonresponse Raten (Fonzo et al., 2020) geben jedoch Hinweise darauf, dass nicht allen PTBS Patient*innen mit diesen Verfahren ausreichend geholfen werden kann, wobei insbesondere Patient*innen mit interpersonellen Traumatisierungen weniger gut davon zu profitieren scheinen (z. B. Karatzias et al., 2019). Zudem hat sich gezeigt, dass Schuldgefühle auch nach einer erfolgreichen PTBS Behandlung weiter persistieren (Larsen et al., 2019). Demnach besteht ein Bedarf an alternativen Therapieverfahren für Patient*innen mit interpersonellen Traumatisierungen und/oder Schuld- und Schamgefühlen.
Besonders vielversprechend sind hierbei achtsamkeitsbasierte Interventionen, die bereits in der PTBS Behandlung eine zunehmend bedeutsame Rolle spielen (Hopwood & Schutte, 2017). Eine wichtige Voraussetzung für die weitere Erforschung dieser Interventionen sind valide und reliable Verfahren zur Veränderungsmessung von Achtsamkeit (Isbel et al., 2020). So scheinen bisherige Studien jedoch hauptsächlich fragebogenbasierte Maße zur Erfassung von Veränderungen in Trait-Achtsamkeit eingesetzt zu haben, obwohl diese Interventionen eher auf die Steigerung von State-Achtsamkeit abzielen (Goodman et al., 2017). Darüber hinaus kristallisierten sich methodische Kritikpunkte in Bezug auf die Validität von Fragebögen zur Erfassung von Trait-Achtsamkeit heraus (van Dam et al., 2018). Demgegenüber erfassen Experience-Sampling Ansätze (z. B. Mindful-Breathing Exercise, MBE; Burg & Michalak, 2011) eher Aspekte der State-Achtsamkeit, sind jedoch in klinischen Untersuchungsstichproben bisher kaum untersucht worden. Darauf aufbauend fokussierte die erste Forschungsfrage der Dissertation die Untersuchung der MBE im klinischen Kontext. Ein Hauptbefund der Studie zeigte, dass die MBE bei PTBS Patient*innen hinsichtlich ihres Prädiktionswertes für die PTBS Symptome Übererregung und Intrusionen gegenüber fragebogenbasierter Trait-Achtsamkeit überlegen war. Mögliche Wirkmechanismen achtsamkeitsbasierter Interventionen könnten demnach durch den Einsatz der MBE besonders gut abgebildet werden.
Innerhalb der achtsamkeitsbasierten Interventionen kommt in der Behandlung der PTBS am häufigsten die Mindfulness Based Stress Reduction (MBSR; Kabat-Zinn, 2013) als standardisierte Gruppenintervention zum Einsatz (Boyd et al., 2018). Jedoch scheint die MBSR insbesondere für PTBS Patient*innen mit interpersonellen Traumatisierungen nicht eins-zu-eins anwendbar zu sein (Müller-Engelmann et al., 2017). Buddhistische Metta-Meditationen (dt.: Liebende Güte; Salzberg, 2002) sind vor diesem Hintergrund eine vielversprechende Ergänzung zu achtsamkeitsbasierten Interventionen. Metta-Meditationen zielen darauf ab, sich selbst sowie allen anderen Lebewesen bedingungsloses Wohlwollen und Freundlichkeit entgegen zu bringen (Bodhi, 2010). Metta-Meditationen sind noch weniger gut in der klinischen Forschung etabliert. Erste Befunde deuten jedoch darauf hin, dass sie bei PTBS Patient*innen zu einer Reduktion der PTBS Symptomatik führen können (z. B. Kearney et al., 2021). Folglich wurde im Rahmen der zweiten Forschungsfrage eine neue Intervention entwickelt und evaluiert, welche sich an den Bedürfnissen von PTBS Patient*innen mit interpersonellen Traumatisierungen orientiert. Sie kombiniert kürzere, PTBS spezifische Achtsamkeitsübungen mit angepassten Übungen aus MBSR sowie Metta-Meditationen (= Trauma-MILOKI). Trauma-MILOKI zeigte sich in einer multiplen Baseline Studie wirksam zur Reduktion der PTBS Symptome sowie zur Steigerung des Wohlbefindens.
Ein Wirkmechanismus von Metta-Meditationen ist die Förderung positiver Emotionen sowie des Gefühls sozialer Verbundenheit (Salzberg, 2002), weswegen sie auch besonders gut geeignet scheinen, traumabezogene Schuld- und Schamgefühle zu reduzieren. Darüber hinaus haben sich unter den etablierten Therapieverfahren v. a. kognitive Ansätze zur Reduktion von Schuldgefühlen als wirksam erwiesen (Resick et al., 2008)...
Individualization can be defined as the adaptation of instructional parameters to relevant characteristics of a specific learner. This definition raises several questions, however: Which characteristics are actually relevant? Which parameters of instruction need to be adjusted, and in which way, to positively interact with those characteristics? In a classroom context, additional questions arise: how can information about the relevant learner characteristics be delivered to the teacher? How can individualized instruction be delivered to each learner in a context that has originally been designed for whole-class instruction? By focusing on the measurement and modelling of learner characteristics and instructional adaptations, this dissertation aims to provide an insight into each of these issues.
This dissertation is divided into two parts. The first part is concerned with the theoretical (Paper 1) and statistical (Paper 2) modeling of learner characteristics in the context of individualized instruction. The second part is concerned with the measurement (Paper 3) and implementation (Paper 4) of individualized instruction in the classroom context.
Paper 1 summarizes existing research on individualization from different research traditions. From this summary I derive the need for a dynamic conceptualization of learner characteristics (acknowledging that learners change during and in interaction with the learning process) and synthesize a dynamic framework that details the opportunities for individualization on three different timescales. Paper 2 reports results from an exploratory study that investigated the potential benefits of utilizing person-centered analysis for the assessment of multivariate learner prerequisites and their interaction with instruction. We found that latent profiles over several reading related abilities could explain differential effectiveness of self-reported teaching foci in German third grade reading lessons. These findings indicate not just a need for stronger individualization of teaching but also an advantage of multivariate conceptualizations of learner characteristics. Additionally, they show the utility of person-centered approaches for the investigation of such multivariate learner characteristics and their interaction with instruction.
In the second part, I investigate possible approaches to the implementation and measurement of individualization in a classroom context. Paper 3 investigates whether teacher-, student- and observer perspectives converge when rating the amount of individualization present in regular classroom instruction. We found considerable agreement between the perspectives, indicating a common understanding of the construct at the classroom level as well as providing some evidence for the validity of the used measurement instruments. Paper 4 replicates findings concerning the effectiveness of formative assessment procedures for fostering reading education, supplemented by a moderator analysis showing that only children with low performance at the beginning of the school-year profited from its implementation. This indicates that the information provided by formative assessment procedures helps teachers to identify struggling readers but does not seem to be utilized for adapting instruction to specific deficits of average or high performing children.
In sum, this dissertation contributes to research on individualized instruction by demonstrating necessary conditions for its effectiveness. It posits the need for a dynamic conceptualization of learner characteristics, demonstrates the advantage of multivariate learner profiles, and points out ways towards the successful implementation of individualized instruction in the classroom.
Measuring teaching cross-culturally - the issue of measurement invariance and sources of bias
(2021)
Im Kontext der Globalisierung nimmt das Interesse daran, Unterricht vergleichend zwischen Bildungssystemen der ganzen Welt zu untersuchen, kontinuierlich zu (Paine et al., 2016). Unterricht ist einer der stärksten Prädiktoren für Lernergebnisse von Schülerinnen und Schülern (Hattie, 2009). Folglich bieten internationale Vergleiche die einmalige Möglichkeit von besonders erfolgreichen Bildungssystemen zu lernen und geben Auskunft über die Generalisierbarkeit beziehungsweise über die kulturellen Variationen von Unterricht und dessen Wirksamkeit. Gleichzeitig sind sie richtungsweisend für bildungspolitische Entscheidungen (Klieme, 2020). Zur Erfassung von Unterrichtsmerkmalen aus der Perspektive der beteiligten Lehrkräfte und Schülerinnen und Schüler werden häufig Fragebögen in internationalen Schulleistungsstudien eingesetzt. Erste empirische Befunde weisen jedoch daraufhin, dass die Fragebogenskalen oftmals nicht messinvariant sind (z.B. Desa, 2014; He & Kubacka, 2015; Nilsen & Gustafsson, 2016). Das bedeutet, dass Unterschiede in den Messwerten zwischen Bildungssystemen nicht automatisch genuine Unterschiede im gemessenen Konstrukt, wie beispielsweise Unterschiede in der Klassenführung, reflektieren. Stattdessen entstehen diese teilweise durch nicht intendierte kulturelle Variationen im Antwortprozess (Bias), beispielsweise durch kulturelle Unterschiede in der Bedeutung der Items zur Messung von Klassenführung oder durch kulturspezifische Antworttendenzen (van de Vijver & Leung, 1997). Eine fehlende Messinvarianz hat folgenreiche Konsequenzen, da valide (Mittelwerts-)Vergleiche von Unterrichtsmerkmalen zwischen Bildungssystemen nicht möglich sind und somit die umfangreichen Datensätze internationaler Studien nicht ausgeschöpft werden können (Davidov et al., 2018a). Dennoch mangelt es in der international vergleichenden Bildungsforschung bisher an empirischen Studien, die mit fortgeschrittenen Analysemethoden die Messinvarianz von Unterrichtsmerkmalen prüfen, sowie an empirisch-fundierten Erkenntnissen zu den Ursachen der oftmals fehlenden Invarianz. Mit einer Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden widmet sich die vorliegende Dissertation in drei Beiträgen der Aufarbeitung dieser Forschungslücke. Sie konzentriert sich auf Fragebogenskalen zur Messung von zwei generischen Unterrichtsmerkmalen aus der Perspektive von Schülerinnen und Schülern, der Unterrichtsqualität mit den Dimensionen Klassenführung, konstruktive Unterstützung und kognitive Aktivierung und den Unterrichtsmethoden mit den Dimensionen lehrerzentrierte und schülerzentrierte Methoden und Methoden des Assessments.
Beitrag I prüft die Messinvarianz von PISA Skalen zur Erfassung der drei Basisdimensionen der Unterrichtsqualität zwischen 15 Bildungssystemen. Zusätzlich wird untersucht, ob die kulturelle Ähnlichkeit (operationalisiert als ähnliche oder identische Sprache) der Bildungssysteme einen Einfluss auf das Ausmaß der Messinvarianz besitzt. Da die Modellannahmen der häufig eingesetzten konfirmatorischen Faktorenanalyse zunehmend als zu strikt für Messinvarianzprüfungen im interkulturellen Kontext kritisiert werden (Rutkowski & Svetina, 2014), wird mit Alignment (Asparouhov & Muthén, 2014) eine flexiblere und angemessenere Methode verwendet. Dennoch erreichen die drei Basisdimensionen nur metrische (identische Faktorenladungen) und nicht skalare Invarianz (identische Intercepts) zwischen den 15 Bildungssystemen. Folglich sind valide Vergleiche von Mittelwertsunterschieden in der Unterrichtsqualität zwischen den 15 Bildungssystemen nicht möglich. Innerhalb der fünf Cluster, bestehend aus jeweils drei Bildungssystemen mit ähnlicher oder identischer Sprache, wird im Gegensatz dazu skalare Invarianz bestätigt. Die Ergebnisse aus Beitrag I legen nahe, dass die untersuchten Fragebogenskalen zur Messung von Unterrichtsqualität unterschiedlich zwischen Bildungssystemen funktionieren. Eine höhere Vergleichbarkeit scheint jedoch mit einer kulturellen und sprachlichen Ähnlichkeit der Befragten einherzugehen. Wird diese Ähnlichkeit bei der Analyse berücksichtigt, sind valide Vergleiche von Mittelwertsunterschieden für eine Teilmenge an Bildungssystemen mit invarianter Messung möglich.
Beitrag II knüpft an Ergebnisse aus Beitrag I an und untersucht potenzielle Ursachen der fehlenden Invarianz. Der Fokus liegt auf kulturellen Variationen im Antwortprozess, die zu einer eingeschränkten Datenvergleichbarkeit führen können (z.B. Schwarz et al., 2010). Beitrag II konzentriert sich auf die erste und zweite Stufe des Antwortprozesses, der Item-Interpretation und der Assoziation des Item-Inhaltes mit persönlichen Erfahrungen (Tourangeau, 1984). Mit Hilfe von kognitiven Interviews wird untersucht, wie Schülerinnen und Schüler aus China (Shanghai) und Deutschland PISA Items zur Messung konstruktiver Unterstützung interpretieren und welche Unterrichtserfahrungen sie mit den Items assoziieren. Die Ergebnisse der strukturierenden qualitativen Inhaltanalyse nach Kuckartz (2018) zeigen zwar, dass sowohl chinesische als auch deutsche Schülerinnen und Schüler die Items mehrheitlich mit Unterrichtsmethoden assoziieren, die zur Kompetenzunterstützung beitragen (beispielsweise Methoden zur Beseitigung von Verständnisproblemen). Es zeigen sich jedoch auch deutliche interpretative Variationen, sowohl für statistisch nicht messinvariante (nicht vergleichbare) Items als auch für messinvariante (vergleichbare) Items. Diese können zum einen auf Eigenschaften der Messung zurückgeführt werden. Hierzu zählt eine unterschiedliche Übersetzung des Terms Lernen (in Deutschland Lernfortschritt in China Lernstand). Zudem finden sich Hinweise, dass komplexe und uneindeutige Itemformulierungen mehr Spielraum für kulturspezifische Interpretationen zulassen. Die zweite Ursache der interpretativen Variationen ist ein unterschiedliches Verständnis von konstruktiver Unterstützung, das durch kulturelle Unterschiede in der Unterrichtsgestaltung und -zielsetzung erklärt werden kann (Leung, 2001). Neben der Kompetenzunterstützung assoziieren die deutschen Schülerinnen und Schüler die Items mehrheitlich mit Methoden zur Unterstützung ihrer Autonomie und ihres sozial-emotionalen Erlebens im Unterricht, wohingegen die chinesischen Schülerinnen und Schüler die Items mehrheitlich mit Methoden zur Unterstützung ihrer akademischen Produktivität (z.B. ihrer Aufmerksamkeit) assoziieren. Die Ergebnisse aus Beitrag II legen nahe, dass die Interpretation von Fragebogenitems variieren kann, je nach dem in welchem kulturellen Kontext die Frage gestellt wird. Sie betonen zudem, dass quantitative und qualitative Methoden miteinander kombiniert werden sollten, um verlässliche Information über die interkulturelle Vergleichbarkeit von Fragebogenitems zu erhalten ...