Introduction to the Dark Arts
WS 23 / 24
Jan Göttmann, M.Sc.
-
Studium der Psychologie in Heidelberg & Zürich
- Seit 2020 Promotion bei Prof. Anna-Lena Schubert zum Thema Neurokognitive Psychometrie
Vorstellung
Studium
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Mathematical Models of Cognition
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Bayesian Statistics
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Working Memory
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Interindividual differences in Intelligence
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Neurocognitive foundations of intelligence
Forschungsinteressen
Organisatorisches
- Schwerpunkt 1.Semesterhälfte:
- Theoretische Grundlagen kognitiver Modellierung
- Theoretische Grundlagen kognitiver Modellierung
- Schwerpunkt 2. Semesterhälfte:
- Spezifische Modellklassen (Diffusionsmodelle, Multinomiale Processing Tree Modelle, Mixture Models)
- Hands On: Programmierworkshops für ausgewählte Modellklassen und praktische Vertiefung
Seminarzeit
Mittwoch, 12.15 - 13.45
- Jeder der in das Seminar kommt, ist entsprechend vorbereitet !
- Ich würde das “Arbeits-Du” vorschlagen, wenn jeder einverstanden ist !
- Ich beantworte gerne alle Fragen, erwarte jedoch, das vorher zumindest Google bzw. Eigenintiative nicht zur Lösung des Problems geführt haben !
Vorschlag: Sozialer Kontrakt & Zusammenarbeit
Organisatorisches
- Aktive Teilnahme am Seminar
- Bearbeiten von Aufgaben nach jeder Seminareinheit (Theoriefragen, Programmieraufgaben)
- Abgabe bis Dienstag, 23:59 nach jeder Sitzung
- Anwesenheitspflicht im Rahmen der aktiven Teilnahme besteht zu den Workshop - Terminen !
Organisatorisches
Aktive Teilnahme & Anwesenheit im Seminar
-
Kommunikation erfolgt ausschließlich über Teams
- Abgabe der Aufgaben über Assignments in Teams
- Wie auf moodle, nur besser !
- Wie auf moodle, nur besser !
- Materialien auf unserer Teaching Homepage der Abteilung AMD
Organisatorisches
Kommunikation & Materialien
Fahrplan
| Datum | Thema |
|---|---|
| 25.10.2023 | Organisation und Ablauf |
| 08.11.2023 | Einführung: Grundlagen der Modellierung |
| 15.11.2023 | Einführung II: Grundlagen der Modellierung |
| 22.11.2023 | Parameterschätzung I: Diskrepanzfunktionen & Schätzalgorithmen |
| 29.11.2023 | Parameterschätzung II: Maximum Likelihood & Beyond |
| 06.12.2023 | Parameterschätzung III: Hands On in R Parameter Estimation |
| 13.12.2023 | Multinomial Processing Tree Models (Theorie) |
| 20.12.2023 | Anwendung von MPT Modellen (R-Sitzung) |
| 10.01.2024 | Drift Diffusion Models (Theorie) |
| 17.01.2024 | Drift Diffusion Models (Anwendung) |
| 24.01.2023 | Mixture Models (Theorie) |
| 31.01.2024 | Mixture Models (Anwendung) |
| 07.02.2024 | Puffersitzung |
Organisatorisches
Interaction Time !
Thank you for Your Attention!
github.com/jgman86
jan.goettmann@uni-mainz.de