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Die klassische Konditionierung (engl. classical conditioning) gehört zu den bekanntesten Lerntheorien und ist Teil der Biologie und Psychologie. Sie beschäftigt sich mit der Steuerung von Reaktionen und untersucht die unterschiedlichen Herangehensweisen, die es hierzu gibt.
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Welche Arten von Konditionierung gibt es?
Es gibt zwei Arten der Konditionierung: die klassische Konditionierung und die operante Konditionierung.
Was ist die klassische Konditionierung?
Die klassische Konditionierung ist eine Lerntheorie des Behaviorismus. Dabei lernt ein Lebewesen auf ein bestimmtes Signal (in der Fachsprache auch Stimulus) hin eine bestimmte unwillkürliche natürliche Reaktion zu zeigen. Daher nennt man die Klassische Konditionierung auch Signallernen.
Wie kann man klassische Konditionierung rückgängig machen?
Man kann die klassische Konditionierung nie vollständig rückgängig machen. Es gibt jedoch Mechanismen, die der klassischen Konditionierung entgegen wirken, dazu gehören die Extinktion oder die Gegenkonditionierung.
Wie funktioniert klassische Konditionierung?
Klassische Konditionierung funktioniert, indem ein neutraler Stimulus (NS) zusammen mit einem unkonditionierten Stimulus (UCS) präsentiert wird. Der UCS löst eine unkonditionierte Reaktion (UCR) aus. Nach einiger Zeit löst auch der ursprünglich neutrale Stimulus diese Reaktion aus, er ist zum konditionierten Stimulus (CS) geworden, die Reaktion nennt man nun konditionierte Reaktion (CR).
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Lily Hulatt ist Digital Content Specialist mit über drei Jahren Erfahrung in Content-Strategie und Curriculum-Design. Sie hat 2022 ihren Doktortitel in Englischer Literatur an der Durham University erhalten, dort auch im Fachbereich Englische Studien unterrichtet und an verschiedenen Veröffentlichungen mitgewirkt. Lily ist Expertin für Englische Literatur, Englische Sprache, Geschichte und Philosophie.
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Gabriel Freitas ist AI Engineer mit solider Erfahrung in Softwareentwicklung, maschinellen Lernalgorithmen und generativer KI, einschließlich Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs). Er hat Elektrotechnik an der Universität von São Paulo studiert und macht aktuell seinen MSc in Computertechnik an der Universität von Campinas mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Gabriel hat einen starken Hintergrund in Software-Engineering und hat an Projekten zu Computer Vision, Embedded AI und LLM-Anwendungen gearbeitet.
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