Task Switching Choic

Vorausschauende Verarbeitungen während der Aufgabenauswahl und -ausführung

01.09.2026 bis 31.08.2030

Im täglichen Leben sind wir ständig mit vielen möglichen Aufgaben konfrontiert. Wann, wie und warum unser Gehirn mit paralleler Verarbeitung und Aufgabenwechseln Schwierigkeiten hat ist hinreichend bekannt. Größtenteils offen bleibt, wie wir Aufgaben auswählen. Warum lassen wir uns so leicht ablenken? Wieso machen wir gerne Anderes, wenn eine Aufgabe schwierig wird? Welche Faktoren sind es also, die unsere Aufgabenwahl beeinflussen? Welche Berechnungsprozesse laufen ab, während wir Aufgaben auswählen und ausführen? Um diese Fragen zu beantworten, widmen wir uns einem kürzlich entwickeltem freien Aufgabenwechselparadigma (voluntary task switching, VTS), nämlich dem leistungsbasiertem Entscheidungsparadigma (performance-based decision, PBD). Beim PBD werden wiederholte Aufgaben langsam schwieriger. Das stärkt die Aufgabenwechseltendenz. Wechsel werden somit durch informationstheoretische Manipulationen ausgelöst (durch eine Reduktion des Signal-Rausch-Verhältnisses). Informationstheoretische Modelle eignen sich daher gut, PBD-Experimente zu modellieren. Unser Ziel ist es, ein mechanistisches Verständnis zu entwickeln, warum und wie wir uns entscheiden, Aufgaben zu wechseln. Wir schlagen die Entwicklung eines normativen, auf aktiver Inferenz basierenden prädiktiven Verarbeitungsmodells vor, das sowohl Aufgabenauswahl als auch -ausführung modelliert. Das formale Ziel des Modells ist die Minimierung von (nach oben begrenzter) Überraschung, einschließlich Antwortfehlern. Diese Formalisierung führt direkt zur Quantifizierung von Belohnung und Kosten, die beim Lösen der Aufgabe entstehen. Wir differenzieren drei Kosten: Leistungsaufwand quantifiziert den notwendigen Aufwand, um eine Aufgabe richtig zu lösen; Aufgabenwechselaufwand quantifiziert den Neuausrichtungsaufwand auf die andere Aufgabe; Planungsaufwand bezieht sich auf den zusätzlichen Aufwand, der entsteht, wenn man die Lösung der nächsten Aufgabe in Betracht zieht, bevor man die nächste Aufgabe auswählt. Wir werden diese drei Aufwandsarten in drei Arbeitspaketen manipulieren und untersuchen. Eine erste Modelimplementierung wird sich auch die vorhandenen PBD-Daten konzentrieren. Die neuen Daten werden es ermöglichen, das entwickelte Model weiter zu differenzieren und zu prüfen. Mit unseren Experimenten werden wir die wichtigsten Faktoren aufdecken, die die Aufgabenwahl beeinflussen. Mit Hilfe des Modells werden wir die Mechanismen identifizieren, die unser Gehirn implementiert, um Aufgabenvorteile und -kosten abzuschätzen und Verhalten zu generieren. In einem finalem integrativen Arbeitspaket werden wir die identifizierten Mechanismen und Einflussfaktoren in Bezug setzen und bewerten, ob und inwieweit die Kapazität des Arbeitsgedächtnisses diese beeinflusst. Unser Projekt wird somit normative, mechanistische Erklärungen zu der Frage liefern, warum und wie unser Gehirn die nächste Aufgabe auswählt.