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The Development of Probability Learning and Repeated Choice Behavior in Childhood / An Ecological and Longitudinal Perspective

Von der Entscheidung für ein Spiel bis zur Wahl einer Taktik, um die Schlafenszeit hinauszuzögern - wiederholte Entscheidungen sind für Kinder allgegenwärtig. Zwei paradigmatische Entscheidungsphänomene sind probability matching (dt. Angleichen der Wahrscheinlichkeit) und Maximieren. Um Belohnungen zu maximieren, sollte eine Person ausschließlich die Option auswählen, welche die höchste Wahrscheinlichkeit hat. Maximieren wird allgemein al ökonomisch rationales Verhalten angesehen. Probability matching beschreibt, dass eine Person jede Option mit der Wahrscheinlichkeit auswählt, wie deren zugrunde liegende Wahrscheinlichkeit einer Belohnung ist. Ob es sich bei probability matching um einen Fehlschluss oder einen adaptiven Mechanismus handelt, ist umstritten. Frühere Forschung zu probabilistischem Lernen zeigte das paradoxe Ergebnis, dass jüngere Kinder eher maximieren als ältere Kinder. Von älteren Kindern nimmt man hingegen an, dass sie probability matchen. Dabei wurde jedoch kaum berücksichtigt, dass Kinder die Struktur der Umwelt zu ihrem Vorteil nutzen können. Diese Dissertation untersucht die inter- und intraindividuelle Entwicklung des probabilistischen Lernens in der Kindheit unter ökologischen und kognitiven Aspekten. Vier empirischen Kapitel zeigen, dass die Interaktion zwischen heranreifenden kognitiven Funktionen, sowie Merkmalen der Lern- und Entscheidungsumgebung die Entwicklung des adaptiven Entscheidungsverhaltens prägt. Die Entwicklung des probabilistischen Lernens durchläuft in der Kindheit mehrere Phasen: von hoher Persistenz, aber auch hoher interindividueller Variabilität bei jüngeren Kindern zu wachsender Anpassungsfähigkeit durch zunehmende Diversifizierung und Exploration bei älteren Kindern. Die Ergebnisse dieser Dissertation unterstreichen insbesondere den Nutzen einer ökologischen Rationalitätsperspektive bei der Erforschung der Entwicklung des Entscheidungsvermögens. / From choosing which game to play to deciding how to effectively delay bedtime—making repeated choices is a ubiquitous part of childhood. Two often contrasted paradigmatic choice behaviors are probability matching and maximizing. Maximizing, described as consistently choosing the option with the highest reward probability, has traditionally been considered economically rational. Probability matching, in contrast, described by proportionately matching choices to underlying reward probabilities, is debated whether it reflects a mistake or an adaptive mechanism. Previous research on the development of probability learning and repeated choice revealed considerable change across childhood and reported the paradoxical finding that younger children are more likely to maximize—outperforming older children who are thought to be more likely to probability match. However, this line of research largely disregarded the mind’s ability to capitalize on the structure of the environment. In this dissertation, I investigate the inter- and intra-individual development of probability learning and repeated choice behavior in childhood under consideration of ecological, cognitive, and methodological aspects. Four empirical chapters demonstrate that the interaction between the maturing mind and characteristics of the learning and choice environment shapes the development of adaptive choice behavior. The development of probability learning and repeated choice behavior in childhood progresses from high persistence but also high inter-individual variability to emerging adaptivity marked by increased diversification and exploration. The present research highlights the benefit of taking an ecological rationality view in research on the development of decision making abilities.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/27946
Date07 September 2023
CreatorsThoma, Anna Isabel
ContributorsHertwig, Ralph, von Helversen, Bettina, Newell, Ben R.
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Rights(CC BY 4.0) Attribution 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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