Taskzustandsdiagramme und Neuronale Netze als Modelle paralleler Informationsverarbeitung sportlicher Handlung und Bewegung
Sportliche Handlungen und Bewegungen sind aus informationstheoretischer Sicht durch komplexe mentale (1) Prozesse gekennzeichnet, die sensorische Informationsaufnahme und Bewegung zueinander in Beziehung setzen. Die entsprechenden mentalen, bewußten oder unbewußten Prozesse müssen dabei oftmals sehr schnell und auch zeitlich parallel ablaufen.
In dieser Arbeit werden zwei Modelle vorgestellt, mit deren Hilfe die Wahrnehmung und Bewegung zugrunde liegenden mentalen Prozesse und deren Interaktionen näher betrachtet werden können: Taskzustandsdiagramme und neuronale Netze.
Das Modell der Taskzustandsdiagramme ist in seinen Grundzügen an Erkenntnisse der Regelungs- und Automatisierungstechnik angelehnt, da dort die zeitliche Darstellung der Wechselwirkung zwischen Signal- bzw. Meßdatenerfassung, Signalausgabe und systeminternem Datenfluß zum Verständnis und zur Optimierung entsprechender technischer Systeme unerläßlich ist.
In der Bewegungsforschung teilt das Modell Aufgaben, die Informationsaufnahme, Informationsverarbeitung und die Ausführung von Bewegung beinhalten, in Unteraufgaben (Sub-Tasks oder S-Tasks) und veranschaulicht zeitliche Abhängigkeiten und Wechselwirkungen der S-Tasks. Das Ziel des Modells ist es, die zeitlichen Abläufe, den Informationsaustausch und die wechselseitigen Regulationsmechanismen bewußter und unbewußter mentaler Prozesse, die für die Ausführung willkürlicher Bewegungen relevant sind, zu veranschaulichen. Das Modell eröffnet dabei die Möglichkeit, Bewegungskontrolle als parallel verteilte Informationsverarbeitung (Parallel Distributed Processing, PDP) darzustellen.
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| Schlagworte: | |
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| Notationen: | Biowissenschaften und Sportmedizin Sozial- und Geisteswissenschaften Trainingswissenschaft |
| Tagging: | räumliche Orientierung |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
1998
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| Online-Zugang: | http://www.uni-magdeburg.de/ispw/edelmann/Promotion.htm |
| Dokumentenarten: | Dissertation |
| Level: | hoch |