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Interaktion von Erfahrungsgrad und Modelleinsatz bei Tree-Reading-ProzessenUbben-Lother, Inga Gesine 29 November 2023 (has links)
Diagramme phylogenetischer Verwandtschaft (DpV) modellieren Hypothesen zu evolutiven Verwandtschaftsverhältnissen von Arten oder Populationen. Das Interpretieren und Vergleichen von DpV wird als Tree-Reading bezeichnet und ist essentiell für das Evolutionsverständnis. DpV werden in der Wissenschaft als Modelle verwendet, um Wissen zu kommunizieren (medialer Modelleinsatz) und neue Erkenntnisse zu generieren (methodischer Modelleinsatz). Im Biologieunterricht werden Modelle oft nur medial eingesetzt. Während Wissenschaftler:innen mit einschlägigem Forschungsschwerpunkt die wissenschaftlich erforderlichen Ausprägungen von Tree-Reading vorweisen, weichen Lernende mit oberflächlichen oder wissenschaftlich inadäquaten Aussagen zu DpV häufig davon ab. Die vorliegende Studie untersucht anhand verbaler und visueller Daten, inwiefern der Erfahrungsgrad mit DpV und der Modelleinsatz bei Tree-Reading-Prozessen interagieren. Wissenschaftler:innen mit hohem Erfahrungsgrad mit DpV (n = 10) und Studierende des Master of Education Biologie mit niedrigem Erfahrungsgrad (n = 15) bearbeiteten Aufgaben, in denen DpV im medialen oder im methodischen Modelleinsatz eingebettet waren. Die Studierenden zeigten heterogene Tree-Reading-Prozesse, die sich teilweise nicht von denen von Wissenschaftler:innen unterschieden. Dies lässt sich mit dem Revised STREAM (Schramm, Jose, & Schmiemann, 2021) erklären, das Tree-Reading in fünf Dimensionen einteilt, die in unterschiedlicher Ausprägung beherrscht werden können. Entsprechend sollte Tree-Reading bei Lernenden individuell gefördert werden, um das Evolutionsverständnis und das Verständnis gesellschaftsrelevanter Themen zu stärken. Die vorliegende Studie bietet erstmals umfassende Einblicke in Tree-Reading-Prozesse und ist damit Ausgangspunkt für tiefergehende Untersuchungen der einzelnen Aspekte. / Phylogenetic trees (PT) model hypotheses about evolutionary relationships among species or populations. Interpreting and comparing PT is defined as tree reading and is essential for understanding evolution. PT as models are used in science to communicate knowledge (medial perspective) and to generate new insights (methodical perspective). In biology classrooms, model use is often limited to the medial perspective. While experienced scientists exhibit scientifically adequate tree reading, learners often show superficial and scientifically inadequate tree reading. Based on verbal and visual data the present study investigates how the degree of experience with PT and the perspective from which models are used interact in tree reading processes. Scientists with a high degree of experience with PT (n = 10) and pre-service biology teachers with low degree of experience (n = 15) solved tasks with medially and methodically embedded PT, respectively. Pre-service teachers showed heterogeneous tree reading processes, which sometimes did not differ from scientists’ processes. This is in line with the Revised STREAM (Schramm, Jose, & Schmiemann, 2021) dividing tree reading into five dimensions that learners can master on differing levels. Corresponding to these findings, learners’ tree reading skills should be fostered individually to strengthen understanding of evolution and socially relevant issues. The present study provides unique and comprehensive insights into tree reading processes and thus represents a starting point for more profound investigation of the found aspects.
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Collective Information Processing and Criticality, Evolution and Limited Attention.Klamser, Pascal 23 August 2021 (has links)
Im ersten Teil analysiere ich die Selbstorganisation zur Kritikalität (hier ein Phasenübergang von Ordnung zu Unordnung) und untersuche, ob Evolution ein möglicher Organisationsmechanismus ist.
Die Kernfrage ist, ob sich ein simulierter kohäsiver Schwarm, der versucht, einem Raubtier auszuweichen, durch Evolution selbst zum kritischen Punkt entwickelt, um das Ausweichen zu optimieren?
Es stellt sich heraus, dass (i) die Gruppe den Jäger am besten am kritischen Punkt vermeidet, aber (ii) nicht durch einer verstärkten Reaktion, sondern durch strukturelle Veränderungen, (iii) das Gruppenoptimum ist evolutionär unstabiler aufgrund einer maximalen räumlichen Selbstsortierung der Individuen.
Im zweiten Teil modelliere ich experimentell beobachtete Unterschiede im kollektiven Verhalten von Fischgruppen, die über mehrere Generationen verschiedenen Arten von größenabhängiger Selektion ausgesetzt waren.
Diese Größenselektion soll Freizeitfischerei (kleine Fische werden freigelassen, große werden konsumiert) und die kommerzielle Fischerei mit großen Netzbreiten (kleine/junge Individuen können entkommen) nachahmen.
Die zeigt sich, dass das Fangen großer Fische den Zusammenhalt und die Risikobereitschaft der Individuen reduziert.
Beide Befunde lassen sich mechanistisch durch einen Aufmerksamkeits-Kompromiss zwischen Sozial- und Umweltinformationen erklären.
Im letzten Teil der Arbeit quantifiziere ich die kollektive Informationsverarbeitung im Feld.
Das Studiensystem ist eine an sulfidische Wasserbedingungen angepasste Fischart mit einem kollektiven Fluchtverhalten vor Vögeln (wiederholte kollektive Fluchttauchgängen).
Die Fische sind etwa 2 Zentimeter groß, aber die kollektive Welle breitet sich über Meter in dichten Schwärmen an der Oberfläche aus.
Es zeigt sich, dass die Wellengeschwindigkeit schwach mit der Polarisation zunimmt, bei einer optimalen Dichte am schnellsten ist und von ihrer Richtung relativ zur Schwarmorientierung abhängt. / In the first part, I focus on the self-organization to criticality (here an order-disorder phase transition) and investigate if evolution is a possible self-tuning mechanism.
Does a simulated cohesive swarm that tries to avoid a pursuing predator self-tunes itself by evolution to the critical point to optimize avoidance?
It turns out that (i) the best group avoidance is at criticality but (ii) not due to an enhanced response but because of structural changes (fundamentally linked to criticality), (iii) the group optimum is not an evolutionary stable state, in fact (iv) it is an evolutionary accelerator due to a maximal spatial self-sorting of individuals causing spatial selection.
In the second part, I model experimentally observed differences in collective behavior of fish groups subject to multiple generation of different types of size-dependent selection.
The real world analog to this experimental evolution is recreational fishery (small fish are released, large are consumed) and commercial fishing with large net widths (small/young individuals can escape).
The results suggest that large harvesting reduces cohesion and risk taking of individuals.
I show that both findings can be mechanistically explained based on an attention trade-off between social and environmental information.
Furthermore, I numerically analyze how differently size-harvested groups perform in a natural predator and fishing scenario.
In the last part of the thesis, I quantify the collective information processing in the field.
The study system is a fish species adapted to sulfidic water conditions with a collective escape behavior from aerial predators which manifests in repeated collective escape dives.
These fish measure about 2 centimeters, but the collective wave spreads across meters in dense shoals at the surface.
I find that wave speed increases weakly with polarization, is fastest at an optimal density and depends on its direction relative to shoal orientation.
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