Hierarchische Modelle für das visuelle Erkennen und Lernen von Objekten, Szenen und Aktivitäten

In many computer vision applications, objects have to be learned and recognized in images or image sequences. Most of these objects have a hierarchical structure.For example, 3d objects can be decomposed into object parts, and object parts, in turn, into geometric primitives. Furthermore, scenes are composed of objects. And also activities or behaviors can be divided hierarchically into actions, these into individual movements, etc. Hierarchical models are therefore ideally suited for the representation of a wide range of objects used in applications such as object recognition, human pose estimation, or activity recognition. In this work new probabilistic hierarchical models are presented that allow an efficient representation of multiple objects of different categories, scales, rotations, and views. The idea is to exploit similarities between objects, object parts or actions and movements in order to share calculations and avoid redundant information. We will introduce online and offline learning methods, which enable to create efficient hierarchies based on small or large training datasets, in which poses or articulated structures are given by instances. Furthermore, we present inference approaches for fast and robust detection. These new approaches combine the idea of compositional and similarity hierarchies and overcome limitations of previous methods. They will be used in an unified hierarchical framework spatially for object recognition as well as spatiotemporally for activity recognition. The unified generic hierarchical framework allows us to apply the proposed models in different projects. Besides classical object recognition it is used for detection of human poses in a project for gait analysis. The activity detection is used in a project for the design of environments for ageing, to identify activities and behavior patterns in smart homes. In a project for parking spot detection using an intelligent vehicle, the proposed approaches are used to hierarchically model the environment of the vehicle for an efficient and robust interpretation of the scene in real-time.In zahlreichen Computer Vision Anwendungen müssen Objekte in einzelnen Bildern oder Bildsequenzen erlernt und erkannt werden. Viele dieser Objekte sind hierarchisch aufgebaut.So lassen sich 3d Objekte in Objektteile zerlegen und Objektteile wiederum in geometrische Grundkörper. Und auch Aktivitäten oder Verhaltensmuster lassen sich hierarchisch in einzelne Aktionen aufteilen, diese wiederum in einzelne Bewegungen usw. Für die Repräsentation sind hierarchische Modelle dementsprechend gut geeignet. In dieser Arbeit werden neue probabilistische hierarchische Modelle vorgestellt, die es ermöglichen auch mehrere Objekte verschiedener Kategorien, Skalierungen, Rotationen und aus verschiedenen Blickrichtungen effizient zu repräsentieren. Eine Idee ist hierbei, Ähnlichkeiten unter Objekten, Objektteilen oder auch Aktionen und Bewegungen zu nutzen, um redundante Informationen und Mehrfachberechnungen zu vermeiden. In der Arbeit werden online und offline Lernverfahren vorgestellt, die es ermöglichen, effiziente Hierarchien auf Basis von kleinen oder großen Trainingsdatensätzen zu erstellen, in denen Posen und bewegliche Strukturen durch Beispiele gegeben sind. Des Weiteren werden Inferenzansätze zur schnellen und robusten Detektion vorgestellt. Diese werden innerhalb eines einheitlichen hierarchischen Frameworks sowohl räumlich zur Objekterkennung als auch raumzeitlich zur Aktivitätenerkennung verwendet. Das einheitliche Framework ermöglicht die Anwendung des vorgestellten Modells innerhalb verschiedener Projekte. Neben der klassischen Objekterkennung wird es zur Erkennung von menschlichen Posen in einem Projekt zur Ganganalyse verwendet. Die Aktivitätenerkennung wird in einem Projekt zur Gestaltung altersgerechter Lebenswelten genutzt, um in intelligenten Wohnräumen Aktivitäten und Verhaltensmuster von Bewohnern zu erkennen. Im Rahmen eines Projektes zur Parklückenvermessung mithilfe eines intelligenten Fahrzeuges werden die vorgestellten Ansätze verwendet, um das Umfeld des Fahrzeuges hierarchisch zu modellieren und dadurch das Szenenverstehen zu ermöglichen

Konzeptionelle Modellierung geometrischer Invarianzen in der visuellen Wahrnehmung von Primaten - Situativ gesteuerte Complex-Bildung als Grundlage invarianter Zellantworten

Unser Sehsinn vermittelt uns eine stabile Wahrnehmung der Umwelt. Objekte darin erkennen wir unabhängig von der Position, die wir ihnen gegenüber einnehmen. Diese invariante Wahrnehmung ist im Rahmen der verfügbaren neuronalen Modelle nur mit Einschränkungen zu erklären. Die Standardmodelle basieren auf einer hierarchischen Anordnung von Nervenzellen, deren Ziel es ist, spezifische neuronale Antworten für komplexe visuelle Reize aus Antworten auf einfache Reizkomponenten zu konstruieren. Ein wesentliches Konzept ist dabei die neuronale Oder-Bildung (Complex-Bildung) durch konvergente Verschaltung. Die Generierung von Invarianz für bestimmte Reizvariationen läuft hierbei der Formierung reizspezifischer Antworten entgegen -- auf Ebene des Signalflusses im Netzwerk, wie auch als Denkmodell. Die klassischen Modelle zur invarianten visuellen Formerkennung weisen daher Schwächen auf, etwa das Binde-Problem oder die Ununterscheidbarkeit von Objekten mit überlappenden Repräsentantenmengen. Die vorliegende Arbeit nähert sich dieser Problematik vom Blickwinkel der konzeptionellen Modellierung. Ein lebendiges Individuum erfährt seine Umwelt aktiv: Äußere physikalisch-körperliche Umstände beeinflussen die Verarbeitung im visuellen System. Ich formuliere hier das Konzept der situativ gesteuerten Complex-Bildung, das auf einer Steuerung der Übertragungseigenschaften einzelner Neuronen durch externe Parameter beruht. Seine Leistungsfähigkeit demonstriere ich in zwei Modellen zur invarianten visuellen Verarbeitung, der neuronalen retinalen Schlupfkorrektur und der entfernungsinvarianten Objektrepräsentation. Die Modelle überwinden entscheidende Probleme der klassischen Modellierung, erfordern jedoch einen erhöhten neuronalen Aufwand. Im Falle des Entfernungsinvarianzmodells führt der Einsatz der situativ gesteuerten Complex-Bildung zur Vorhersage einer neuartigen Zellklasse, den Entfernungs-Complex-Zellen. Neuronen mit teilweise ähnlichen Codierungseigenschaften wurden in jüngster Zeit experimentell nachgewiesen. In beiden Modellen wird durch die situativ gesteuerte Complex-Bildung eine Szenenrepräsentation generiert, die vom verwendeten Steuerparameter unabhängig ist. Es ist zu erwarten, daß auf gleiche Weise Invarianz auch gegenüber anderen äußeren Bedingungen erzeugt werden kann. Die situativ gesteuerte Complex-Bildung erweist sich so als universell einsetzbares Werkzeug zur konzeptionellen Modellierung neuronaler Invarianzen. Damit liefert sie auch ein effektives Denkmodell für das weitere Verständnis kortikaler Verarbeitung

Begriffliche Situationsanalyse aus Videodaten bei unvollständiger und fehlerhafter Information

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Erkennung komplexer Situationen in Bildfolgen im Videoüberwachungskontext. Bei der Behandlung von Daten aus natürlichen Umgebungen ergeben sich Schwierigkeiten. Diese Arbeit erweitert dazu den verwendeten Formalismus um die Behandlung von Unschärfe, fehlender Information und Komplexität, zeigt die Robustheit der Situationserkennung bei natürlichen Szenarien und stellt die generische Anwendbarkeit auch über Diskursbereichsgrenzen hinaus heraus

Szenenabhängige Online-Adaption von Manipulationssequenzen für einen Serviceroboter

Um in alltäglichen Umgebungen agieren zu können, muss ein Serviceroboter in der Lage sein, seine Handlung zielgerichtet an neue Szenen anzupassen. In dieser Arbeit werden dazu Handlungspläne zur Manipulation durch symbolische Planung erzeugt. Damit diese konsistent mit der realen Umgebung sind, wird aufgrund von sensorischer Wahrnehmung ein symbolisches Modell der Umgebung erzeugt. Dieses erlaubt es dem Roboter, die Effekte einer Aktion, bzw. Aktionsfolge auf seine Umwelt vorherzusagen

Begriffliche Situationsanalyse aus Videodaten bei unvollständiger und fehlerhafter Information

This work addresses the automatic detection of complex situations in image sequences in the video surveillance context. There are difficulties when dealing with data from natural environments. This work expands the formalism of FMTHL and SGTs to deal with erroneous, missing, and noisy data and complexity, demonstrates the robustness of situational recognition in natural scenarios, and expands generic applicability beyond discourse boundaries

Das visuelle Funktionsprofil

Sehen ist als ein inneres Geschehen einer Person im aktiven Kontakt mit ihrer Umwelt vorstellbar. Es kann von außen nur eingeschränkt nachvollzogen werden. Für das Erlernen sind Licht, Bewegung und eine Umwelt mit vielfältigen Unterscheidungsmöglichkeiten erforderlich – es entwickelt sich in Abhängigkeit von vielen Faktoren. Dieser Lernprozess setzt nach der Geburt ein und ist weitgehend selbstregulativ. Das Sehen kann einem Kind somit nicht vermittelt werden. Da Sehen und visuelle Wahrnehmung nicht direkt beobachtbar sind, gilt dies auch für Veränderungen des Sehens bzw. Sehbeeinträchtigung. Diese zu verstehen, ist so komplex wie bedeutsam, weil sie die meisten Erfahrungs- und Lernprozesse von Geburt an verlangsamen oder stören können. Durch die Anwendung des im Rahmen der Dissertation theoretisch fundierten Visuellen Funktionsprofils (VFP) wird ein Überblick über die individuelle visuelle Funktionsfähigkeit eines Kindes erlangt. Dieser am Individuum und an der Funktionsfähigkeit anknüpfende Zugang zur Sehüberprüfung entspricht den Empfehlungen der Weltgesundheitsorganisation (WHO). Eine individuell ausgerichtete Sehüberprüfung im Kindesalter hat zum Ziel, visuelle Entwicklungsthemen zu identifizieren und gefundene Einzelergebnisse einer Sehüberprüfung in Beziehung zueinander zu setzen, um weiterführende Fragestellungen zu entwickeln. Dieses Prinzip der Wechselwirkung verschiedenster Faktoren bei der Beurteilung des Sehens spiegelt sich in dem für die Konstruktion des VFP gewählten Grundmodell wider, das maßgeblich der Internationalen Klassifikation der Funktionsfähigkeit, Behinderung und Gesundheit bei Kindern und Jugendlichen (ICF-CY) (WHO, 2011) entspricht

Konzeptionelle Modellierung geometrischer Invarianzen in der visuellen Wahrnehmung von Primaten - Situativ gesteuerte Complex-Bildung als Grundlage invarianter Zellantworten

Unser Sehsinn vermittelt uns eine stabile Wahrnehmung der Umwelt. Objekte darin erkennen wir unabhängig von der Position, die wir ihnen gegenüber einnehmen. Diese invariante Wahrnehmung ist im Rahmen der verfügbaren neuronalen Modelle nur mit Einschränkungen zu erklären. Die Standardmodelle basieren auf einer hierarchischen Anordnung von Nervenzellen, deren Ziel es ist, spezifische neuronale Antworten für komplexe visuelle Reize aus Antworten auf einfache Reizkomponenten zu konstruieren. Ein wesentliches Konzept ist dabei die neuronale Oder-Bildung (Complex-Bildung) durch konvergente Verschaltung. Die Generierung von Invarianz für bestimmte Reizvariationen läuft hierbei der Formierung reizspezifischer Antworten entgegen -- auf Ebene des Signalflusses im Netzwerk, wie auch als Denkmodell. Die klassischen Modelle zur invarianten visuellen Formerkennung weisen daher Schwächen auf, etwa das Binde-Problem oder die Ununterscheidbarkeit von Objekten mit überlappenden Repräsentantenmengen. Die vorliegende Arbeit nähert sich dieser Problematik vom Blickwinkel der konzeptionellen Modellierung. Ein lebendiges Individuum erfährt seine Umwelt aktiv: Äußere physikalisch-körperliche Umstände beeinflussen die Verarbeitung im visuellen System. Ich formuliere hier das Konzept der situativ gesteuerten Complex-Bildung, das auf einer Steuerung der Übertragungseigenschaften einzelner Neuronen durch externe Parameter beruht. Seine Leistungsfähigkeit demonstriere ich in zwei Modellen zur invarianten visuellen Verarbeitung, der neuronalen retinalen Schlupfkorrektur und der entfernungsinvarianten Objektrepräsentation. Die Modelle überwinden entscheidende Probleme der klassischen Modellierung, erfordern jedoch einen erhöhten neuronalen Aufwand. Im Falle des Entfernungsinvarianzmodells führt der Einsatz der situativ gesteuerten Complex-Bildung zur Vorhersage einer neuartigen Zellklasse, den Entfernungs-Complex-Zellen. Neuronen mit teilweise ähnlichen Codierungseigenschaften wurden in jüngster Zeit experimentell nachgewiesen. In beiden Modellen wird durch die situativ gesteuerte Complex-Bildung eine Szenenrepräsentation generiert, die vom verwendeten Steuerparameter unabhängig ist. Es ist zu erwarten, daß auf gleiche Weise Invarianz auch gegenüber anderen äußeren Bedingungen erzeugt werden kann. Die situativ gesteuerte Complex-Bildung erweist sich so als universell einsetzbares Werkzeug zur konzeptionellen Modellierung neuronaler Invarianzen. Damit liefert sie auch ein effektives Denkmodell für das weitere Verständnis kortikaler Verarbeitung

"Conditions for the possibility of knowledge" : evolutionary and cognitive foundations of space-time-physics

Ausgangspunkt dieser Dissertation ist die Frage: „Was ist fundamentaler als die Raum-Zeit?“ Nach Immanuel Kant sind aber Raum & Zeit als reine Formen der sinnlichen Anschauung „a priori“ aller Erfahrung und allen Denkens und konstituieren somit die „Bedingungen, unter denen Erfahrung erst möglich ist“. Im Jahre 1941 hat Konrad Lorenz diese Apriori biologisch interpretiert und damit das Konzept einer Evolutionären Erkenntnislehre formuliert. Deren Hauptthese lautet: „Unser Erkenntnis-Apparat ist ein Ergebnis der Evolution. Die Subjektiven Erkenntnisstrukturen passen auf die Welt, weil sie sich im Laufe der Evolution in Anpassung an eben diese reale Welt herausgebildet haben. Sie stimmen mit den realen Strukturen (teilweise) überein, weil nur eine solche Übereinstimmung das Überleben ermöglichte.“ Wendet man dies auf die Erfahrung von Raum & Zeit an, so gelangt man zur Kognitionswissenschaft von Raum & Zeit. Das Ergebnis der Analyse der Kognition von Raum & Zeit lässt sich wie folgt zusammenfassen. Im Kognitiven System des Menschen gibt es mehrere Informationsrepräsentationssysteme. Ein Sprachlichlogisches Repräsentationssystem, ein Nonverbales Repräsentationssystem zur Speicherung von Multimodalen Spatiotemporalen Informationen und ein Internes Repräsentationssystem zur Speicherung von Subjektiven Informationen über interne Körperzustände. Das Multimodal-Spatiotemporale Repräsentationssystem lässt sich dann weiter in Modalitätsspezifische Repräsentationssysteme für die einzelnen Sinnesmodalitäten und ein Amodales Repräsentationssystem für Spatiotemporale Information untergliedern. Letzteres ist weiter in Amodale Repräsentationssysteme für Reinräumliche Informationen, Spatiotemporale Informationen & Reinzeitliche Informationen untergliedert. Mit dem Reintemporalen Repräsentationssystem hat dieses Amodale Repräsentationssystem auch Anteil am Internen Körperrepräsentationssystem. Für die Kognition der Zahlen kommt nur noch ein Zahlenrepräsentationssystem für die Zahlen 1-3 als eigenständiges Repräsentationssystem hinzu. Alle anderen Zahlenrepräsentationen benutzen das Räumliche oder das Sprachlichlogische Repräsentationssystem. Alle diese Repräsentationssysteme sind das Ergebnis von Phylogenetischen, Ontogenetische & Psychogenetischen Entwicklungsprozessen. Aus diesen Erkenntnissen wird anschließend untersucht, naturphilosophische Konsequenzen für die Raum-Zeit-Physik ergeben. Insbesondere geht es um die Frage von Gerhard Vollmer, die lautet: „Nach der Evolutionären Erkenntnistheorie sind die subjektiven Strukturen des Erkenntnis-Apparates für die Erkenntnis konstitutiv. Gilt dies für alle Stufen des Erkenntnis-Prozesses?“ Das Ergebnis dieser Analyse ist, dass das Visuospatiotemporale Informationsrepräsentationssystem die Kognitive Basis der Physikalischen Theorien mit Klassischem Materiekonzept bildet, mit dessen Hilfe das Visuell-Nonverbale Sensomotorische System diese Theorien mit Hilfe von Kognitionsprozessen aus Interaktionen mit der Physikalischen Außenwelt konstruiert hat. Darüber hinaus beruhen diese Theorien auch auf dem Sprachlichlogischen Informationsrepräsentations-System als Kognitiver Basis und sind das Produkt von Kognitiven Math. Basisfähigkeiten, mit deren Hilfe sie ebenfalls aus Interaktionen mit der Physikalischen Außenwelt abgeleitet wurden. Dabei dominiert das Visuospatiotemporale Informationsrepräsentationssystem in der Kognitiven Basis gegenüber dem Sprachlichlogischen Informationsrepräsentationssystem eindeutig! Auch die Quantenmechanik hat diese beiden Informationsrepräsentationssysteme als Kognitive Basis. Allerdings dominiert hier das Sprachlichlogische Informationsrepräsentationssystem gegenüber dem Visuospatiotemporalen Informationsrepräsentationssystem! Da das Sprachlichlogische Informationsrepräsentationssystem aber ein Symbolisches Informationsrepräsentationssystem ist, bedarf es zu seiner Funktionsfähigkeit der Abbildung seiner Symbole auf Informationsstrukturen des Multimodalen Spatiotemporalen Informationsrepräsentationssystems, damit die mit seiner Hilfe repräsentierten Sprachlichlogischen Informationen überhaupt Teil des Informationellen Modells der Außenwelt des Kognitiven Systems sein können. Damit lässt sich die oben gestellte Frage wie folgt beantworten: Ja, diese Kognitiven Strukturen sind nicht nur für die Ebenen der Wahrnehmungs- & Erfahrungserkenntnis konstitutiv, sondern für alle Stufen des Erkenntnisprozesses. Das heißt: „Auch die Wissenschaftliche Erkenntnis ist biologisch/genetisch determiniert!“Starting point of this thesis is the question: „What is more fundamental than space time?“ However, after Immanuel Kant space & time are pure forms of cognitive evidence and therefore as "a priori" of all experience and all thinking constitute the „conditions under which experience is only possible“. In 1941 Konrad Lorenz gives a biological interpretation of this apriori and by this formulates the idea of an evolutionary epistemology at first time. The main thesis of the evolutionary epistemology is: „Our cognitive apparatus is a result of evolution. Our subjective knowledge structures fit on the world because they have developed in the course of evolution in adaptation to just this real world. They are matching with the structures of the real world (as least partially) because only such a correspondence allowed the survival.“ Applying this to cognition of space & time, one reaches to Cognitive Science of space & time. The result of analysis of cognition of space & time can be summarised as follows. In the human cognitive system exist at least two different information representation systems. A linguistic-propositional representation system for storage of linguistic information and a non-verbal representation system for storage of multi-modal spatio-temporal information. In addition, there is one more internal representation system for storage of subjective information about internal body states as for example feelings, pains, etc. The multi-modal-spatio-temporal representation system by itself is subdivide further in modality-specific representation systems for each modal type of information and an amodal representation system for spatio-temporal information. And then the latter by itself is subdivided further again in amodal representation systems for pure spatial information, spatio-temporal information & pure temporal information. The pure temporal representation system also contains chronobiological rhythms & the “internal clocks". In form of the pure temporal representation system the amodal representation system also participates in the internal body representation system. In addition there is only one independent representation system for the representation of the three numbers 1-3. All the other number representations use the spatial or the linguistic-propositional representation system. And all these cognitive representation systems are the result of phylogenetic, ontogenetic & psychogenetic development processes. Then the discourse is running further from cognition of space & time to space-time physics and afterwards philosophical implications for space-time physics, arising from cognitive science and evolutionary epistemology are examined. In particular the question of Gerhard Vollmer is examinated, which is: „After the evolutionary epistemology the subjective structures of our cognitive apparatus are constitutive for experience. Does this be valid for all steps of the cognitive process ?“ (Die Natur der Erkenntnis, p.53) The result of this analysis is the visuo-spatio-temporal information representation system forms the cognitive base of physical theories with classical matter concept. With whose help the visual-non-verbal senso-motoric system has constructed these theories with the help of cognition processes from interactions with the physical outside world. In addition, these theories are also based on the linguistic-propositional information representation system as their cognitive base and are the product of the cognitive fundamental mathematical abilities with whose help they were also derived from interactions with the physical outside world. Besides, the visuo-spatio-temporal information representation system dominates in the cognitive base compared with the linguistic-propositional information representation system unambiguously! Also quantum mechanics has these both information representation systems as its cognitive base. Indeed, here the linguistic-propositional information representation system dominates compared with the visuo-spatio-temporal information representation system! Because the linguistic-propositional information representation system is, however, a symbolic information representation system, it requires to its effectiveness of the mapping of his symbols on information-structures of the multi-modal spatio-temporal information representation system, so that the linguistic-propositional information represented with its help can become a part of the informational model of the outside world of the cognitive system. With it the question put on top can be answered as follows: Yes, these cognitive structures are constitutive not only for the levels of sensual perception & every day experience, but for all steps of the cognitive process. That is: „Also scientific knowledge is determined biologically/genetically!

Entwicklung kognitionspsychologisch konzipierter Bild-unterstützter Präsentationssequenzen (KoKo-BuPS). Anwendung kognitionspsychologischer Prinzipien auf Präsentationen zur Wissenskommunikation

Entwicklung kognitionspsychologisch konzipierter Bild-unterstützter Präsentations - Sequenzen (KoKo-BuPS) Anwendung kognitionspsychologischer Prinzipien auf Präsentationen zur Wissenskommunikation Den Ausgangspunkt dieser Arbeit bildet das multimediale Japanisch-Lernprogramm "KreaKanji", welches durch die Nutzung von Vorstellungsbildern dazu beiträgt, japanische Schriftzeichen effektiv zu lernen und zu behalten. Daraus entstand die Idee, ein umfassendes Konzept zur Nutzung von bildlichen Darstellungen zu entwickeln und auch den Studierenden die Kompetenz zu vermitteln, lerntheoretisch fundierte, Bild-unterstütze Lern- und Präsentationsprogramme zu entwickeln. Aus dieser Perspektive sind die kognitionspsychologisch konzipierten Bildunterstützten-Präsentations-Sequenzen (KoKo-BuPS) hervorgegangen. Die theoretische Basis der KoKo-BuPS bilden die "cognitive load" -Theorie und die Theorie der "Levels of Processing". Der "cognitive load"-Theorie zu Folge führt die Überlastung des limitierten Arbeitsgedächtnisses zu einer Verringerung der Lernleistung. Daraus folgt, dass durch eine lernförderliche Gestaltung von Informationen, bspw. durch die effektive Nutzung von Bildern, die koordinierte Text-Bild-Darstellung, Schemata oder guter Gestalten, das Arbeitsgedächtnisses zu entlasten, um so die Speicherung und Organisation von Informationen im Langzeitgedächtnis zu unterstützen. Die Theorie der "Levels of Processing" geht davon aus, dass Informationen umso sicherer gespeichert werden und umso leichter abrufbar sind, je intensiver sie verarbeitet werden. Durch den gezielten Einsatz von sowohl äußeren Bildern als auch inneren Bildern kann die Verarbeitungstiefe der Informationen intensiviert werden. Der kognitionspsychologisch effektive Einsatz von Bildern macht es darüber hinaus notwendig, die verschiedenen Informationsprozesse, die bei der Bildverarbeitung eine wesentliche Rolle spielen, näher zu beleuchten. Dabei werden neurophysiologische Aspekte der Bildverarbeitung, automatische Bildverarbeitungsprozesse, kontrollierte Bildverarbeitungsprozesse und affektive Bildverarbeitungsprozesse unterschieden. Die Aufgabe der KoKo-BuPS besteht in der Anregung von Bildverarbeitungsprozessen, zur Unterstützung von Lernprozessen mit dem Ziel, qualitativ unterschiedliche Wissensstrukturen aufzubauen. Bezüglich der empirischen Belege stützen sich die entwickelten Konzepte auf die vorliegenden Ergebnisse der Kognitionspsychologie. Wenn die Kognitionspsychologie gezeigt hat, dass ein Prozess produktiv ist, dann kommt es darauf an, diesen Prozess zuverlässig auszulösen. Die Lehrmethode ist dann theoretisch effektiv, so dass sich der Effektivitätsnachweis auf die Optimierung der Umsetzung der Lernbedingung beschränken kann. Die Effektivität der Konzepte ist nicht nochmals zu erbringen und die Evaluation kann sich auf die Akzeptanz beschränken. Im Vordergrund steht also die nachvollziehbare und anregende Umsetzung kognitionspsychologischer Erkenntnisse und Prinzipien und die Optimierung dieser Anwendungen durch die Methode des "rapid prototyping"