Wie navigieren Menschen in unüberschaubaren Umgebungen, wenn es nicht möglich ist, alle Optionen ausführlich zu untersuchen? Die Forschung zum menschlichen Lernen hat in den letzten Jahrzehnten rasche Fortschritte gemacht: Von der Entdeckung des neuronalen Substrats für Vorhersagefehler bis hin zur Verwendung ähnlicher Prinzipien zum Aufbau künstlicher Intelligenz, die in Geschicklichkeitsspielen wie Go die besten menschlichen Spieler schlagen kann. Bisher lag der Forschungsschwerpunkt auf dem Lernen durch wiederholte Interaktionen mit ein und derselben Situation. Dabei ist ungeklärt, wie Menschen sich schnell an neue Situationen anpassen können und aus spärlichen Beispielen lernen können. Wir schlagen vor, dass die Generalisierung eine wesentliche Rolle dabei spielt, wie Men- schen effizient die Welt erforschen und sich in ihr zurechtfinden. Inspiriert von Roger Shepards „law of generalization“ präsentieren wir eine allgemeine Theorie der Generalisierung in räumlichen, konzeptuellen und strukturierten Umgebungen. Wir verwenden ein Funktionslernmodell, um zu beschreiben, wie Menschen begrenzte Erfahrungen auf eine Vielzahl neuer Situationen generalisieren, basierend auf dem einfachen Prinzip, dass ähnliche Aktionen zu ähnlichen Ergebnissen führen. Unser Modell der Generalisierung erzeugt Vorhersagen über die erwartete Belohnung und die damit verbundene Unsicherheit unerforschter Optionen—zwei wichtige Komponenten dafür, wie Menschen die Welt aktiv erkunden. / How do people navigate the vastness of real-world environments where it is not feasible to explore all possibilities and the exact same situation is rarely encountered twice? The study of human learning has made rapid progress in the past decades, from discovering the neural substrate of reward prediction errors, to using similar principles to build artificial intelligence capable of beating the best human players in skillful games such as Go. Yet this line of research has primarily focused on learning through repeated interactions with the same stimuli. How are humans able to rapidly adapt to novel situations and learn from such sparse examples? We propose that generalization plays a crucial role in guiding human exploration and learning. Inspired by Roger Shepard’s law of generalization, we present a domain general theory of generalization across spatial, conceptual, and structured environments. We use a function learning model to describe how people generalize limited experiences to a wide set of novel possibilities, based on the simple principle that similar actions produce similar outcomes. Our model of generalization generates predictions about the expected reward and underlying uncertainty of unexplored options, where both are vital components in how people actively explore the world.

Viele systematische Überblicksarbeiten und Meta-Analysen haben sich mit den einzelnen Faktoren befasst, die zu Schulerfolg beitragen. Diese Doktorarbeit erweitert den bisherigen Forschungsstand. Es wird untersucht, wie Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus und Selbstwirksamkeit zu Schulerfolg in der Schule beitragen. In Anlehnung an das Big Five Narrow Trait Modell (B5NT) wird angenommen, dass Selbstwirksamkeit den Zusammenhang zwischen Persönlichkeit und Schulerfolg mediiert. Außerdem wird der Einfluss verschiedener Moderatoren untersucht. Bivariate Meta-Analysen werden genutzt, um Forschungsergebnisse bezüglich der bivariaten Zusammenhänge zwischen den Variablen zu aggregieren. MASEM werden genutzt, um die Mediationshypothese zu testen. Um die Abhängigkeitsstruktur der Effektstärken zu berücksichtigen, werden Drei-Ebenen-Modelle und robuste Varianzschätzmethoden (RVE) angewandt. Insgesamt konnte eine der Hauptannahmen des Big Five Narrow Trait Modells bestätigt werden. Der Einfluss von Persönlichkeit auf Schulerfolg wird (partiell) durch Selbstwirksamkeit mediiert. Während Selbstwirksamkeit den gesamten Einfluss von Neurotizismus auf Schulerfolg mediiert, wirkt Selbstwirksamkeit als partieller Mediator in dem Zusammenhang von Gewissenhaftigkeit und Schulerfolg. Diese Ergebnisse haben praktische Relevanz für den Bildungssektor. Leistungsschwache Schüler sollten demnach vor allem Selbstwirksamkeitstrainings erhalten, um ihren Schulerfolg zu verbessern. Dies hätte den Größten Einfluss auf Schulerfolg, mit einer mittleren bis großen Effektstärke. Persönlichkeitsinventare hingegen könnten diagnostisch eingesetzt werden. So könnten Schüler identifiziert werden, die eine Unterstützung durch Selbstwirksamkeitstrainings am meisten benötigen. Gewissenhaftigkeit hängt am stärksten mit Selbstwirksamkeit zusammen. Demnach würden Schüler mit geringen Werten in Gewissenhaftigkeit am meisten von den Trainings profitieren. / The factors that individually contribute to academic achievement have been the topic of many systematic reviews. This doctoral thesis contributes to the current state of research by meta-analytically testing a comprehensive theory regarding the underlying processes through which conscientiousness, neuroticism, and self-efficacy are influencing achievement in primary and secondary school. Following the Big Five Narrow Trait (B5NT) model, it is examined whether self-efficacy mediates the relationship between personality and achievement. Also, the influence of different potential moderator variables is analyzed. Methodologically, this doctoral thesis is applying a combination of separate bivariate meta-analyses and meta-analytical structural equation modeling (MASEM). Bivariate meta-analyses are used to aggregate research on the bivariate relationships between all variables. MASEM techniques are used to test the mediation hypothesis. Three-level random-effects models and robust variance estimation methods are used to account for the dependency among effect sizes. Overall, the main idea of the B5NT model was supported by showing that self-efficacy (partially) mediates the relationship between personality and scholastic achievement. Self-efficacy fully mediated the relationship between neuroticism and achievement. Whereas the relationship between conscientiousness and achievement was only partially mediated. These findings have practical implications for the educational sector. Most important, self-efficacy trainings are recommended for low-achieving students. This would lead to the biggest improvement in scholastic achievement – with a medium-to-large effect size. Personality inventories could be used for identifying students that need support through self-efficacy trainings. Conscientiousness was having the strongest effect on self-efficacy beliefs. Thus, students with low levels of conscientiousness should be primarily targeted.