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- Das Rescorla-Wagner-Modell ist ein mathematisches Modell, das die klassische Konditionierung und einige ihrer wichtigsten Effekte vorhersagbar machen soll. Die Grundannahme des Modells besagt, dass ein Reiz nur als guter Prädiktor zum Vorhersagen von Effekten dienen kann, wenn er überraschend ist. Es wurde 1972 von Robert A. Rescorla und Allan R. Wagner vorgestellt und hat auch heute noch seinen festen Platz in der Lernpsychologie – wenngleich es seitdem abgeändert und erweitert wurde. (de)
- Das Rescorla-Wagner-Modell ist ein mathematisches Modell, das die klassische Konditionierung und einige ihrer wichtigsten Effekte vorhersagbar machen soll. Die Grundannahme des Modells besagt, dass ein Reiz nur als guter Prädiktor zum Vorhersagen von Effekten dienen kann, wenn er überraschend ist. Es wurde 1972 von Robert A. Rescorla und Allan R. Wagner vorgestellt und hat auch heute noch seinen festen Platz in der Lernpsychologie – wenngleich es seitdem abgeändert und erweitert wurde. (de)
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- Das Rescorla-Wagner-Modell ist ein mathematisches Modell, das die klassische Konditionierung und einige ihrer wichtigsten Effekte vorhersagbar machen soll. Die Grundannahme des Modells besagt, dass ein Reiz nur als guter Prädiktor zum Vorhersagen von Effekten dienen kann, wenn er überraschend ist. Es wurde 1972 von Robert A. Rescorla und Allan R. Wagner vorgestellt und hat auch heute noch seinen festen Platz in der Lernpsychologie – wenngleich es seitdem abgeändert und erweitert wurde. (de)
- Das Rescorla-Wagner-Modell ist ein mathematisches Modell, das die klassische Konditionierung und einige ihrer wichtigsten Effekte vorhersagbar machen soll. Die Grundannahme des Modells besagt, dass ein Reiz nur als guter Prädiktor zum Vorhersagen von Effekten dienen kann, wenn er überraschend ist. Es wurde 1972 von Robert A. Rescorla und Allan R. Wagner vorgestellt und hat auch heute noch seinen festen Platz in der Lernpsychologie – wenngleich es seitdem abgeändert und erweitert wurde. (de)
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- Rescorla-Wagner-Modell (de)
- Rescorla-Wagner-Modell (de)
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