viden

ἐπιστήμη ( Episteme ), personificering af viden i Celsus -biblioteket i Efesos , Tyrkiet

Viden forstås normalt som et sæt fakta , teorier og regler til rådighed for personer eller grupper, der er kendetegnet ved den højest mulige grad af sikkerhed, så deres gyldighed eller sandhed antages. Visse former for viden eller dens opbevaring betragtes som kulturelle aktiver .

Paradoksalt nok kan beskrivelser af fakta, der erklæres som viden, være sande eller falske, fuldstændige eller ufuldstændige. I epistemologien anses viden traditionelt for at være sand og begrundet mening ( engelsk bestemt berettiget sand total), problemerne med denne bestemmelse vil være op til den nuværende diskussion. Da de aktuelle kendsgerninger i den direkte viden om verden filtreres og fortolkes i bevidstheden af ​​det biologiske opfattelsesapparat , er det en udfordring for en vidensteori, om og hvordan gengivelsen af virkeligheden kan være mere end en hypotetisk model .

I konstruktivistiske og falsificationistiske tilgange kan individuelle fakta kun betragtes som en vis viden i forhold til andre, hvormed de repræsenterer verden for den kendte, men spørgsmålet om den ultimative begrundelse kan altid stilles. Individuelle moderne positioner, såsom pragmatisme eller evolutionær epistemologi, erstatter denne begrundelse med validering i den sociale kontekst eller med evolutionær egnethed: I pragmatisme anerkendes viden af ​​en referencegruppe som viden, der gør det muligt for individet og gruppens interesser med succes at forfølge, i den evolutionære epistemologi, kriterierne for viden er biologisk forprogrammerede og er genstand for mutation og selektion.

etymologi

Udtrykket 'viden' stammer fra oldhøjtysk wiȥȥan eller den indoeuropæiske perfekte form * woida , jeg har set ', og dermed også' jeg ved ' ^[1] . Fra den indoeuropæiske rod * u̯e (i) d (se, se) ^[2] eller * weid- latinen videre , se 'og sanskrit veda , viden' er også afledt. ^[3]

Generel

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Definitionen som sand og berettiget mening muliggør sondringen mellem vidensbegrebet og beslægtede begreber som overbevisning , tro og generel mening . Det svarer også stort set til den daglige forståelse af viden som "at have viden om noget". Ikke desto mindre er der ikke enighed i filosofien om den korrekte definition af begrebet viden. For det meste antages det, at "sand, berettiget mening" ikke er tilstrækkelig til viden. Derudover har et alternativ sprogbrug etableret sig, hvor viden forstås som netværksbaserede oplysninger . Ifølge denne definition bliver information til vidensindhold, hvis det placeres i en kontekst, der muliggør en passende brug af oplysningerne. En tilsvarende brug af udtrykket har etableret sig ikke kun inden for datalogi , men også inden for psykologi , uddannelse og samfundsvidenskab .

Som et grundlæggende epistemologisk begreb er viden i centrum for talrige filosofiske debatter. I forbindelse med den filosofiske begrebsanalyse eller sprogfilosofien stilles spørgsmålet om den nøjagtige definition af begrebet viden. Derudover adresserer filosofien spørgsmålet om, hvordan og i hvilket omfang mennesker kan opnå viden. Skepsis tvivler helt eller delvist på den menneskelige evne til viden.

Allerede i midten af ​​det 20. århundrede sagde en håndbog: "Selv de enkelte videnskabelige discipliner specialiserer sig så meget, at de kun er tilgængelige for eksperter." ^[4] Endelig er et vigtigt tema i det 20. århundredes filosofi videnens sociale karakter . Det påpeges, at mennesker kun tilegner sig viden i sociale og historiske sammenhænge. Dette rejser blandt andet spørgsmålet om, hvorvidt et givet vidensindhold altid skal forstås som udtryk for en bestemt kulturel kontekst, eller om viden er fundamentalt knyttet til et tværkulturelt krav på validitet.

I empirisk forskning er viden ligeledes et emne inden for naturvidenskab og samfundsvidenskab. Psykologi undersøger den måde, hvorpå viden lagres og netværkes i mennesker. I de sidste par årtier er denne forskning blevet suppleret med tilgange fra kognitiv neurovidenskab , som beskriver informationsbehandling på hjerneniveau . Temaet vidensrepræsentation spiller også en central rolle i kunstig intelligens , idet målet er at gøre forskellige former for viden tilgængelige på en effektiv måde i kunstige systemer. Inden for uddannelse og samfundsvidenskab forskes der i, hvordan viden formidles, erhverves og gøres tilgængelig. På læringspsykologiniveau diskuteres det, hvordan individer kan tilegne sig ny viden, og hvordan viden kan formidles på en meningsfuld måde. I en bredere kontekst diskuteres spørgsmålene om, hvilke betydninger forskellige vidensformer har i et samfund, og hvordan adgang til viden reguleres socialt, kulturelt og økonomisk.

Filosofisk begrebsanalyse

Analysen af ​​vores vidensbegreb anses for at være et af de centrale problemer i nutidens epistemologi. ^[5] Allerede Platon diskuterede Theatetus forskellige forsøg på en definition af viden. En sådan analyse blev først et centralt tema med fremkomsten af analytisk filosofi , hvorefter analysen af ​​vores sprog er filosofiens kerneområde.

Know-how og know-that

En fælles forskel, der går tilbage til Gilbert Ryle, adskiller den såkaldte viden-how (eller også "praktisk viden") fra viden-at (eller også " propositional viden"). ^[6] Ved viden-hvordan forstår Ryle en evne eller disposition, såsom evnen til at cykle eller spille klaver. Sprogligt udtrykker vi sådan viden i sætninger som "Tina ved, hvordan man cykler" eller "Paul ved, hvordan man spiller klaver". Sådan viden vedrører normalt ikke fakta og kan ofte ikke let repræsenteres på sprog. For eksempel kan en virtuos pianist ikke formidle sin viden til en lægmand ved blot at forklare. Ryle selv modsætter sig den "intellektualistiske" opfattelse, at viden-how i sidste ende kan reduceres til et (muligvis komplekst) sæt kendte forslag. Denne afhandling bliver fortsat diskuteret inden for epistemologi. ^[7]

I modsætning til know-how, vidende-der vedrører direkte propositioner, dvs. udsagn, der kan udtrykkes verbalt. For eksempel taler vi om viden - at i sætninger som "Ilse ved, at hvaler er pattedyr" eller "Frank ved, at der ikke er noget højeste primtal." Det kendte forslag behøver dog ikke altid at være direkte indlejret i tilskrivningen af viden. Sætninger som "Lisa ved, hvor mange planeter solsystemet har" eller "Karl ved, hvad Sarah får til jul" udtrykker viden-det, nemlig fordi der er et forslag, som Lisa eller Karl hentyder til. Viden-der vedrører fakta, hvorfor de epistemologiske debatter om skepsis for eksempel normalt er begrænset til viden-det.

Definitioner på viden

Ifølge en afhandling i analytisk filosofi er propositional viden en sand, berettiget tro. ^[8] Sætningen ”S kender p” er så sandt, hvis (1) p er sand (S kan kun overveje falske ting til at være sandt, men så er han forkert) (sandhed tilstand ); (2) S er overbevist om, at p er sand (trostilstand); (3) S kan angive en begrundelse / begrundelse for, at p er sandt (begrundelsesbetingelse).

I hvilket omfang denne analyse allerede blev diskuteret af Platon er kontroversiel. ^[9] I Theaetetos rejses blandt andet tesen om, at viden er sand mening med forståelse, men dette afvises derefter. ^[10]

Se også Gettier problem / historisk klassifikation

Idéen med definition

Først og fremmest kan du kun vide noget, hvis du har en tilsvarende mening: Sætningen "Jeg ved, at det regner, men jeg tror ikke, at det regner" ville være en modsigelse. En mening er imidlertid ikke nok til viden. For eksempel kan man have forkerte meninger, men ingen forkert viden. Så viden kan kun eksistere, hvis man har en sand mening. Imidlertid er ikke alle sande meninger viden. Så en person kan have en sand mening om de næste lotterital, men de kan næsten ikke vide, hvad de næste lotterital vil være.

Mange filosoffer argumenterer nu for, at en sand mening skal begrundes, hvis den skal repræsentere viden. For eksempel kan man have kendskab til lotterital, der allerede er trukket, men begrundelser er mulige her. I tilfælde af fremtidige lotterital er dette ikke muligt, hvorfor selv en sand mening ikke kan repræsentere viden her. En sådan definition af viden gør det også muligt at skelne mellem "at vide" og "bare tænke" eller "tro".

Det sværere problem

I 1963 offentliggjorde den amerikanske filosof Edmund Gettier et essay, hvor han hævdede at vise, at selv en sand, berettiget mening ikke altid repræsenterer viden. ^[11] I Gettier -problemet designes situationer, hvor der er sande, berettigede meninger, men ingen viden. Blandt andet diskuterer Gettier følgende sag: Antag, at Smith og Jones søgte et job. Smith har den berettigede opfattelse, at Jones får jobbet, fordi arbejdsgiveren har antydet det. Derudover har Smith den berettigede opfattelse, at Jones har ti mønter i lommen. Af disse to berettigede udtalelser følger den lige så berettigede udtalelse:

(1) Manden, der skal få jobbet, har ti mønter i lommen.

Nu får Smith imidlertid - uden at Smith ved det - og ikke Jones jobbet. Desuden har Smith uden at indse det også ti mønter i lommen. Så ikke alene har Smith den berettigede opfattelse, at (1) er sandt, forslaget er faktisk sandt. Så Smith har en sand, berettiget opfattelse af, at (1) er sand. Men han ved naturligvis ikke, at (1) er sandt, for han aner ikke, hvor mange mønter der er i hans egen lomme.

Selvom dette eksempel virker ganske konstrueret, handler det kun om det grundlæggende punkt, at situationer kan tænkes, hvor en sand, berettiget mening ikke repræsenterer viden. Dette er nok til at vise, at "viden" ikke kan defineres i overensstemmelse hermed.

"Gettier -debatten"

En omfattende debat fulgte Gettiers essay. Det blev generelt accepteret, at Gettier -problemet viser, at viden ikke kan defineres som en sand, berettiget mening . Det forblev imidlertid kontroversielt, hvordan man skulle håndtere det problem, Gettier rejste. David Armstrong hævdede f.eks., At man kun behøver at tilføje en fjerde betingelse for at nå frem til en definition af viden. ^[12] Han foreslog, at sande, berettigede meninger kun skulle tælle som viden, hvis selve opfattelsen ikke stammer fra falske antagelser. I det eksempel, Gettier diskuterede, ville man ikke tale om viden, fordi Smiths mening var baseret på den falske antagelse om, at Jones ville få jobbet. I 1960'erne og 1970'erne blev der fremsat talrige lignende forslag om en fjerde betingelse for viden. ^[13]

Adskillige andre modeksempler mod forslag til definition af viden blev også fremsat inden for denne debat. Et særligt velkendt tankeeksperiment kommer fra Alvin Goldman: Forestil dig en region, hvor beboerne indrettede vildledende rigtige stalddummier i vejkanten, så besøgende, der passerer igennem, ligner Potemkin-landsbyer, har indtryk af at se rigtige stalddøre. ^[14] Antag nu, at en besøgende tilfældigt stopper foran den eneste rigtige stald i regionen. Denne besøgende har den opfattelse, at han er foran en stald. Denne opfattelse er også sand og begrundet i det visuelle indtryk. Alligevel vil du ikke sige, at han ved, at han er foran en rigtig stald. Det var bare ved et uheld, at han ikke landede foran en af ​​de utallige dummies. Dette eksempel er blandt andet et problem for Armstrongs definition, da den besøgende ikke synes at basere sin mening på falske antagelser, og derfor vil Armstrongs definition også tilskrive ham viden.

Goldman ville selv understøtte en alternativ tilgang med dette eksempel: han gik ind for tesen om, at begrundelsesbetingelsen skal erstattes af en årsagssikkerhedstilstand . Det gør ikke noget, at en person rationelt kan begrunde sin mening, snarere må den sande mening skyldes på en pålidelig måde. Dette er ikke tilfældet i staldeksemplet nævnt ovenfor: Den besøgende kan kun genkende stalde upålideligt, da han ofte ville blive bedraget af dummy -stalde i det nuværende miljø. Goldmans teori passer ind i en række tilgange, som på forskellige måder kræver en pålidelig metode. Disse tilgange kaldes reliabilistic . ^[15] Et centralt problem for disse fremgangsmåder er det såkaldte "generalitetsproblem" ^[16] : Det er muligt, at den samme person har en pålidelig metode på et generelt niveau, men på et mere specifikt niveau er den upålidelig. For eksempel i ladeksemplet har den besøgende stadig en pålidelig opfattelse, men hans opfattelse af stalden er meget upålidelig. På et endnu mere specifikt niveau, nemlig opfattelsen af ​​den meget specifikke stald, som den besøgende står foran, ville hans opfattelse igen være pålidelig. Hvis en repræsentant for pålidelighed nu ønsker at forpligte sig til et generelt niveau, opstår på den ene side problemet med præcist at definere dette niveau, på den anden side er der en trussel om yderligere modeksempler, hvor et andet niveau repræsenterer det mere naturlige perspektiv.

Kan viden defineres?

De præsenterede problemer er resultatet af påstanden om at give en nøjagtig definition, derfor er et enkelt konstrueret modeksempel nok til at tilbagevise en definition. I lyset af denne situation kan man spørge sig selv, om en definition af "viden" overhovedet er nødvendig eller endda mulig. I betydningen af Ludwig Wittgensteins sene filosofi kan man for eksempel argumentere for, at “viden” er et begreb, der bruges i daglig sprog uden skarpe grænser, og at de forskellige anvendelser af “viden” kun holdes sammen af familieligheder . ^[17] En sådan analyse ville udelukke en generel definition af "viden", men ville ikke skulle føre til en problematisering af vidensbegrebet. Man skulle kun opgive tanken om at kunne definere "viden" præcist.

Timothy Williamsons tese om, at viden ikke kan forklares ved hjælp af andre udtryk, men snarere bør ses som et udgangspunkt for andre erkendelsesmæssige bestræbelser, er særlig indflydelsesrig. ^[18] Denne afhandling om Williamsons er kernen i den i øjeblikket udbredte viden om "Knowledge First". Men også uden for denne tendens afvises forsøget på at definere viden i stigende grad, f.eks. Af Ansgar Beckermann , der foreslår sandhed som et bedre målbegreb for epistemologi. ^[19]

Semantik og pragmatik af vidensbeskrivelser

I den nyere epistemologiske debat har forsøg på definition taget bagsæde. I stedet diskuteres det detaljeret, hvordan semantikken og pragmatikken i sætninger i formen "S ved, at P" (såkaldte vidensattributioner) interagerer, og hvilken indflydelse konteksten udøver. Følgende tabel angiver de fem hovedpositioner i denne debat:

Set fra kontekstualismens perspektiv afhænger den semantiske sandhed direkte af visse egenskaber ved den kontekst, hvor tildeling af viden blev foretaget. For eksempel ville et retsmøde give højere videnstandarder end en bar talk. På den anden side er subjektfølsomme invariantister af den opfattelse, at kun konteksten for det emne, som videnbeskrivelsen vedrører, påvirker sandheden i denne vidensbeskrivelse. Relativister mener derimod, at sandheden i disse tilskrivninger af viden afhænger af den kontekst, de ses i.

Alle tre nævnte positioner har det tilfælles, at de tillader konteksten at påvirke semantikken. I modsætning hertil afviser pragmatiske invariantister en sådan indflydelse. De argumenterer for, at pragmatiske effekter giver indtryk af, at sandhedsbetingelserne for vidensbeskrivelser er udsat for udsving. Der skelnes sædvanligvis mellem fallibilistiske og infallibilistiske former for denne position. Infallibilister er af den opfattelse, at viden kræver absolut sikkerhed. Som følge heraf viser mange tilskrivninger af viden sig at være semantisk ukorrekte, hvorfor denne position også omtales som skeptisk. På den anden side mener falibilister, at sandhedsbetingelserne for vidensbeskrivelser er mindre strenge. Dette undgår skepsis, men helt andre pragmatiske effekter skal gøres gældende.

Former for viden

Viden omfatter et stort antal forskellige fænomener, hvorfor der er etableret klassifikationer, der skelner mellem forskellige former for viden. Sådanne klassifikationer kan foretages på grundlag af talrige kriterier: For eksempel kan viden relateres til forskellige fagområder, den kan forbindes med forskellige grader af sikkerhed , og den kan erhverves, begrundes og præsenteres forskelligt eller være tilgængelig på forskellige måder.

Præcis og empirisk viden

Præcis viden

Edmund Husserl definerer "den matematiske behandlingsform for alle strengt udviklede teorier (i ordets egentlige betydning) som den eneste videnskabelige, den eneste, der tilbyder systematisk samhørighed og perfektion, som giver indsigt i alle mulige spørgsmål og de mulige former af deres løsning ", ^[31] mens" matematik er videnskaben, hvis eneste formål er strukturen i det menneskelige sind selv ". ^[32] David Hilbert specificerer: "Alt, der overhovedet kan være genstand for videnskabelig tanke, falder under den aksiomatiske metode og dermed indirekte til matematik, så snart det er modent for dannelsen af ​​en teori". ^[33] Ifølge definitionen kan en teori aksiomatiseres, hvis den kan repræsenteres i et rekursivt talbart sprog. ^[34]

Men som Gödels ufuldstændighedssætning har vist, er dette udtryk for bredt her. ^[35] For i dette tilfælde er hverken fuldstændigheden eller den grundlæggende betingelse for aksiomsystemets konsistens sikret. Til dette er det nødvendigt og tilstrækkeligt, at teorien er formuleret på et rekursivt sprog eller i det væsentlige svarende til en Chomsky-1-grammatik (rekursive sprog er lidt mere generelle end Chomsky-1-sprog; sådanne udvidelser er baseret på diagonalisering og har ingen yderligere praktisk betydning). ^[36] Men for præcis viden er forståelse nødvendig som en yderligere betingelse. ^[37] For eksempel blokerede ideen om "eteren" inden for elektrodynamik for den korrekte fortolkning af eksperimenterne i årevis (f.eks. Lorentz's sammentrækning). Situationen inden for kvantemekanik var særlig dramatisk. Max Born , Werner Heisenberg og Pascual Jordan havde udarbejdet en grundlæggende teori i deres "tremandsarbejde", som forklarede alle observerbare fænomener uden modsigelse, men resultaterne kunne ikke tolkes.

Således er det nødvendigt og tilstrækkeligt for præcis viden:

1. Kendskabet til en struktur, der er baseret på et komplet og konsistent system af aksiomer eller er formuleret i et rekursivt sprog eller praktisk talt tilsvarende i en Chomsky-1 grammatik.

2. Forståelse af teorien. ^[37]

Begge betingelser kan kun opfyldes af matematik og teoretisk fysik. Og også for fysikken navngiver Heisenberg ^[38] kun fire komplette teorier: klassisk mekanik , elektrodynamik i kombination med den særlige relativitetsteori , den statistiske teori om varme og kvantemekanik .

Empirisk viden

Mens teoretisk viden går tilbage til Platon , har empirisk viden sit fundament i Aristoteles . ^[39] Dette er baseret på følgende postulater: 1. Der er en omverden, der er uafhængig af emnet. Eller objekterne er i det mindste uafhængige af undersøgelsesemnet. 2. De data, der kræves til teorien, opnås gennem de fem sanser. 3. Hvert resultat af teorien skal begrundes med erfaring. ^[37]

Til videnens procedure identificerede Galileo Galilei derefter følgende øjeblikke som ideelle: ^[40]

1. Hypotesen om et oplevelsesindhold.

2. Gennemgangen af ​​samme.

Til testen anerkendte Mendel derefter statistik som det grundlæggende sæt instrumenter, som gjorde det muligt for empirien at udvikle sig til en videnskab i første omgang. ^[41]

Det var allerede klart for Aristoteles, at der ikke kunne opnås pålidelig viden på denne måde. ^[42] Arkesilaos og Karneades klassificerede empirisk viden som 1. Troværdig, 2. Troværdig og ubestridt og 3. Troværdig, ubestridt og alsidig testet viden. ^[43] I moderne tid har Hume afsløret problemet i al skarphed og har vist, at enhver konsekvent empirisme fører til total skepsis. ^[44] Logisk positivisme og kritisk rationalisme havde heller ikke noget at modvirke denne “humeiske udfordring”: “Vi ved det ikke, vi gætter” ( Karl Popper ). ^[45]

René Descartes , grundlæggeren af ​​den moderne rationalisme , adskilte allerede strengt empirien, res extensa , fra det åndelige, res cogitans . Som Hume har vist, kan logiske principper ikke begrundes empirisk. ^[46] Omvendt kan empiriske udsagn heller ikke logisk begrundes, "kartesisk sammenstilling af res cogitans, mennesket og en res extensa, verden omkring ham, er uhelbredelig". ^[47] Faktisk "er det strengt påviseligt, at ud fra rent teoretisk refleksion, materie og form for viden, smelter en priori fornuftslov og empirisk virkelighed aldrig sammen, men i stedet bliver ved med at falde fra hinanden, efterhånden som vi skrider frem". ^[48] “Hvorfor kan vi bruge matematik til at beskrive naturen uden at beskrive den underliggende mekanisme? Ingen ved". ^[49]

I hvilken grad empirisk viden kan tildeles en af Arkesilaos og Karneades klassifikationer eller, i moderne termer, hvilken grad af sandsynlighed denne viden kan hævde, vil derfor afgørende afhænge af følgende kriterier:

1. I hvilket omfang opfylder den teori, som hypotesen er baseret på, betingelsen om nøjagtighed? Er hypotesen overhovedet formuleret i denne teori?

2. I hvilket omfang opfylder den anvendte testmetode de statistiske krav? Næste: I hvilket omfang opfyldes betingelserne for objektivitet , pålidelighed og gyldighed her? ^[37]

Det er klart, at ifølge den nuværende videnstilstand er det kun naturvidenskaberne, der opfylder disse betingelser.

Differentiering efter videnens oprindelse

Noam Chomsky (2004)

Andre klassificeringssystemer opdeler viden ikke efter tilgængelighedsformen, men efter videnens oprindelse. Sondringen mellem medfødt og erhvervet viden er blevet et centralt emne for kognitiv videnskabelig forskning gennem Noam Chomskys teori om medfødt sproglig viden. ^[50] Chomsky hævder, at børns sprogtilegnelse kun kan forklares, hvis man antager, at mennesker allerede har en medfødt grammatisk viden. Nogle kognitive forskere overfører tesen om medfødt viden til andre områder. Den mest vidtrækkende tese er repræsenteret af evolutionære psykologer, der antager, at mange former for viden allerede var etableret evolutionært i stenalderen og derfor er universelle, medfødte egenskaber ved den menneskelige psyke. Ikke alene er omfanget af sådan medfødt viden omstridt, det er heller ikke klart, om medfødte kognitive mekanismer passende kan kaldes viden .

Den filosofiske sondring mellem a priori og a posteriori viden, der går tilbage til Immanuel Kant, skal skelnes fra spørgsmålet om medfødt viden. ^[51] Viden betragtes som empirisk, hvis den stammer fra erfaring , for eksempel hvis den er baseret på dagligdags observationer eller videnskabelige eksperimenter . I modsætning hertil betragtes viden som a priori, hvis dens gyldighed kan kontrolleres uafhængigt af erfaring. En klassisk kandidat til a priori viden er analytisk meningskendskab . So ergibt sich die Wahrheit des Satzes Alle Junggesellen sind unverheiratet alleine aus der Bedeutung der Wörter, man muss nicht empirisch überprüfen, ob tatsächlich alle Junggesellen unverheiratet sind. Auch mathematisches Wissen wird häufig als apriorisch betrachtet. Über den Umfang von apriorischem Wissen besteht in der Philosophie keine Einigkeit, zum Teil wird auch die Existenz von Wissen a priori generell bestritten. ^[52]

Explizites und implizites Wissen

Die Unterscheidung zwischen explizitem Wissen und implizitem Wissen ist bedeutend für viele Disziplinen. Sie wurde 1966 von Michael Polanyi eingeführt. ^[53] Als explizit gelten Wissensinhalte, über die ein Subjekt bewusst verfügen und die es gegebenenfalls auch sprachlich ausdrücken kann. Implizite Inhalte dagegen zeichnen sich dadurch aus, dass sie nicht auf eine solche Weise verfügbar sind. Die implizite Dimension des Wissens spielt in der Forschung eine zunehmende Rolle, da sich zeigt, dass viele zentrale Wissensinhalte nicht explizit vorhanden sind. Beispiele:

• Ärzte können häufig mit großer Zuverlässigkeit Diagnosen stellen oder Wissenschaftler Experimente analysieren , ohne explizit alle Regeln angeben zu können, nach denen sie bei Diagnose oder Analyse vorgehen.
• Das sprachliche Wissen ist zu weiten Teilen nur implizit verfügbar (vgl. Sprachgefühl ), da selbst kompetente Sprecher nur einen Bruchteil der semantischen , syntaktischen und pragmatischen Regeln einer Sprache angeben können.
• In der Forschung zu künstlicher Intelligenz stellt das implizite Wissen eine bedeutende Herausforderung dar, weil sich gezeigt hat, dass komplexes explizites Wissen häufig weitaus leichter zu realisieren ist als scheinbar unkompliziertes implizites Wissen. So ist es einfacher, ein künstliches System zu schaffen, das Theoreme beweist, als einem System beizubringen, sich unfallfrei durch eine Alltagsumwelt zu bewegen.

Matthias Claudius schrieb: „Man weiß oft gerade dann am meisten, wenn man nicht recht sagen kann, warum.“ ^[54] Der Unterschied zwischen explizitem und implizitem Wissen wird auch im Konzept der Kompetenzstufenentwicklung aufgegriffen.

Deklaratives und prozedurales Wissen

In der Psychologie kann unter Bezug auf gängige Klassifikationen der Gedächtnis forschung ebenfalls zwischen verschiedenen Typen des Wissens unterschieden werden: ^[55] Viele Wissensinhalte sind nur kurzfristig vorhanden und werden nicht im Langzeitgedächtnis gespeichert. Beispiele hierfür sind etwa das Wissen um eine Telefonnummer und die exakte Formulierung eines Satzes. Demgegenüber können andere Inhalte als Langzeitwissen über Jahrzehnte oder bis ans Lebensende verfügbar sein. Innerhalb des Langzeitwissens wird wiederum zwischen deklarativem und prozeduralem Wissen unterschieden. Als deklarativ gelten Inhalte genau dann, wenn sie sich auf Fakten beziehen und sprachlich in Form von Aussagesätzen beschrieben werden können. Davon zu unterscheiden ist prozedurales Wissen, das auf Handlungsabläufe bezogen ist und sich häufig einer sprachlichen Formulierung widersetzt. Typische Beispiele für prozedurales Wissen sind Fahrrad fahren, Tanzen oder Schwimmen. So können etwa viele Menschen Fahrrad fahren, ohne sich der einzelnen motorischen Aktionen bewusst zu sein, die für diese Tätigkeit notwendig sind.

Schließlich wird beim deklarativen Wissen zwischen semantischem und episodischem Wissen differenziert. Semantisches Wissen ist abstraktes Weltwissen (Beispiel: „Paris ist die Hauptstadt von Frankreich.“). Episodisches Wissen ist dagegen an die Erinnerung an eine bestimmte Situation gebunden. (Ein Beispiel: „Letzten Sommer war ich in Paris im Urlaub.“)

Organisationstheoretischer Ansatz

Wissenspyramide

Wissen ist im Wissensmanagement ^[56] und der Wissenslogistik ^[57] eine vorläufig wahre Zustandsgröße und ein selbstbezüglicher Prozess. Seine Definition verändert es bereits, da diese selbst zum Bestandteil des Wissens wird. Voraussetzung für Wissen ist ein wacher und selbstreflektierender Bewusstseinszustand , der dualistisch angelegt ist. Wissen ist mit Erfahrungskontext getränkte Information . Information ist ein Datenbestandteil, welcher beim Beobachter durch die beobachterabhängige Relevanz einen Unterschied hervorrief. Daten sind etwas, was wahrgenommen werden kann, aber nicht muss. Diese Definition ist im Einklang mit dem DIKW -Modell. Letzteres stellt Daten, Informationen, Wissen in einer aufsteigenden Pyramide dar und führt zu Organisationsgedächtnissystemen, deren Hauptziel es ist, die richtige Information zur richtigen Zeit an die richtige Person zu liefern, damit diese die am besten geeignete Lösung wählen kann. Damit wird Wissen mit seiner Nutzung verknüpft, was eine wesentliche Handlungsgrundlage von Informationssystemen darstellt. Wissen bezeichnet deshalb im größeren Rahmen die Gesamtheit aller organisierten Informationen und ihrer wechselseitigen Relationen , auf deren Grundlage ein vernunftbegabtes System handeln kann. Wissen erlaubt es einem solchen System – vor seinem Wissenshorizont und mit dem Ziel der Selbsterhaltung – sinnvoll und bewusst auf Reize zu reagieren .

Wissensrepräsentation

„Wissensrepräsentation“ ist ein zentraler Begriff vieler kognitionswissenschaftlicher Disziplinen wie der Psychologie, der künstlichen Intelligenz , der Linguistik und der kognitiven Neurowissenschaft . Dabei unterscheidet sich die Verwendung des Wissensbegriffs vom philosophischen und alltäglichen Gebrauch. So definiert etwa Robert Solso Wissen als „Speicherung, Integration und Organisation von Information im Gedächtnis. […] Wissen ist organisierte Information, es ist Teil eines Systems oder Netzes aus strukturierten Informationen.“ ^[58] Auf ähnliche Weise wird im Lexikon der Neurowissenschaft definiert: „Information ist der Rohstoff für Wissen. […] Damit aus Information Wissen wird, muss der Mensch auswählen, vergleichen, bewerten, Konsequenzen ziehen, verknüpfen, aushandeln und sich mit anderen austauschen.“ ^[59]

Ein so verstandener Wissensbegriff ist unabhängig von der Wahrheit der gespeicherten Informationen und auch vom Bewusstsein des wissenden Systems. Ein Computer könnte genauso über Wissen im Sinne dieser Definition verfügen, wie ein Mensch oder ein beliebiges Tier. Von einfacher Information hebt sich Wissen durch seine Vernetzung mit weiteren Informationen ab. So drückt der Satz Mäuse sind Säugetiere zunächst nur eine Information aus. Zu Wissen wird die Information durch die Verknüpfung mit weiteren Informationen über „Maus“ oder „Säugetier“. Mit einem so verstandenen Wissensbegriff werden in den empirischen Wissenschaften unterschiedliche Forschungsprojekte durchgeführt. Die Kognitionspsychologie entwickelt Modelle zur Wissensorganisation bei Menschen, die kognitive Neurowissenschaft beschreibt die Informationsverarbeitung im Gehirn und die künstliche Intelligenz entwickelt wissensbasierte Systeme , die Informationen organisieren und vernetzen.

Semantische Netze

Hypothetisches semantisches Netz nach Collins und Quillian

Die Organisation von Informationen zu Wissen wird in der Psychologie häufig mit Hilfe von semantischen Netzen erklärt. Es wird angenommen, dass Menschen über einfache Informationen der Art Kanarienvögel sind Vögel oder Vögel haben Federn verfügen. Werden derartige Informationen miteinander verknüpft, so ergeben sie ein semantisches Netz und erlauben das Schließen auf weitere Fakten wie Kanarienvögel haben Federn . Ein komplexes semantisches Netz ist eine ökonomische Form der Wissensspeicherung: Merkmale, die allgemein auf Vögel zutreffen, müssen nicht für jede Vogelart neu gespeichert werden, das Gleiche gilt für Merkmale, die allgemein auf Tiere zutreffen.

Collins und Quillian entwickelten ein Modell (siehe Abbildung) semantischer Netze, das sie zudem einer experimentellen Überprüfung unterzogen. ^[60] Collins und Quillian gingen davon aus, dass die Reise zwischen den Knoten des semantischen Netzes Zeit beanspruche. Die Beurteilung von Sätzen der Art Vögel haben Federn. müsste also messbar schneller sein als die Beurteilung von Sätzen der Art Vögel atmen. Tatsächlich benötigten Probanden durchschnittlich 1310 Millisekunden , um Sätze der ersten Art zu beurteilen, während Sätze der zweiten Art 1380 Millisekunden in Anspruch nahmen. Lagen die Informationen zwei Knoten im semantischen Netz entfernt, so wurden 1470 Millisekunden benötigt. Allerdings gibt es Unregelmäßigkeiten: Häufig verwendete Informationen wie etwa Äpfel sind essbar wurden sehr schnell abgerufen, auch wenn die Information „essbar“ einem allgemeineren Knoten wie „Lebensmittel“ zugeordnet werden kann. Collins und Quillian bauten diese Erkenntnis in ihr Modell ein, indem sie annahmen, dass häufig verwendete Informationen direkt an einem entsprechenden Knoten gespeichert werden, sodass keine zeitintensive Reise im semantischen Netzwerk notwendig ist. Das Modell hat zudem den Vorteil, dass es mit Ausnahmen arbeiten kann. So kann ein typisches Merkmal von Vögeln wie „kann fliegen“ beim entsprechenden Knoten gespeichert werden, auch wenn nicht alle Vögel fliegen können. Die Ausnahmen werden bei Knoten wie „Strauß“ gespeichert.

Wissensrepräsentation in der künstlichen Intelligenz

Das Konzept der semantischen Netze wird zudem in der künstlichen Intelligenz bei der Wissensmodellierung angewandt, da es eine effiziente Organisation von Wissen ermöglicht. So kann etwa entsprechend dem Beispiel von Collins und Quillian ein wissensbasiertes System konstruiert werden, das Fragen zu Merkmalen von Lebewesen beantwortet. ^[61] Eine nichtgraphische Beschreibung des semantischen Netzes ist durch die Definition von zwei Relationen möglich.

1. isa: A ist eine Teilmenge von B.
2. hasprop: A hat die Eigenschaft B.

Mit Hilfe dieser Relationen lässt sich das im semantischen Netz repräsentierte Wissen wie folgt darstellen: (Kanarienvogel isa Vogel), (Strauß isa Vogel), (Vogel isa Tier) … (Kanarienvogel hasprop singen), (Strauß hasprop nicht fliegen), (Strauß hasprop groß), (Vogel hasprop fliegen) … Aus einer solchen Wissensbasis können leicht weitere Fakten abgeleitet werden, so dass nur ein kleiner Teil des Wissens explizit gespeichert werden muss. So gilt etwa: (Kanarienvogel isa Vogel) und (Vogel hasprop fliegen) → (Kanarienvogel hasprop fliegen).

Nicht alle Ansätze der Wissensrepräsentation basieren auf semantischen Netzen, ein alternativer Ansatz stützt sich auf das Konzept des Schemas . ^[62] In einem Schema werden zunächst relevante Merkmale für eine definierte Menge festgelegt. So könnten etwa für die Menge der Vögel die folgenden Merkmale herausgegriffen werden: Körperbedeckung, Fortbewegung, Behausung, Anzahl der Nachkommen. Im Folgenden wird ein Standardschema festgelegt, in dem die prototypischen Eigenschaften definiert werden. Für Vogel könnte das Schema etwa wie folgt aussehen:

Standardschema: Vogel

Körperbedeckung: Federn

Fortbewegung: Fliegen, Laufen

Behausung: Nest

Anzahl der Nachkommen: 1 bis 6

Für Teilmengen wie Kanarienvogel oder Strauß kann dieses Standardschema gegebenenfalls in einem spezifischeren Schema verändert werden. Dies wäre bei Ausnahmen (Ein Strauß kann nicht fliegen) oder spezifischeren Informationen (etwa zur Anzahl der Nachkommen) notwendig.

Eine typische Anwendung der Wissensrepräsentation ist die Konstruktion von Expertensystemen , die große Mengen an Fachwissen speichern und verfügbar machen. Derartige Systeme finden Anwendung in Themenbereichen, in denen das menschliche Gedächtnis mit der Menge der Fakten überfordert ist, etwa in der medizinischen Diagnostik oder der Dateninterpretation. Ein sehr frühes Expertensystem war das 1972 entwickelte Mycin , das zur Diagnose und Therapie von Infektionskrankheiten durch Antibiotika verwendet werden sollte. Mittlerweile existieren zahlreiche auch kommerziell verwendete Expertensysteme. ^[63]

Ein anderes Anwendungsfeld sind Dialogsysteme , die in der Mensch-Computer-Interaktion eingesetzt werden und die Kommunikation eines Menschen mit einem Computer mittels natürlicher Sprache ermöglichen sollen. So simulierte etwa das bereits 1966 von Joseph Weizenbaum programmierte ELIZA das Gespräch mit einem Psychotherapeuten . ^[64] Auf Aussagen der Art „Ich habe ein Problem mit meinem Vater.“ reagierte das Programm mit dem Satz „Erzählen Sie mir mehr von Ihrer Familie.“ Eine derartige Reaktion wurde möglich durch die semantische Verknüpfung von Begriffen wie „Vater“ und „Familie“. Mittlerweile werden auch Programme geschrieben, die das Ziel haben, eine allgemeine, kontextunabhängige Kommunikation zu ermöglichen. Die Idee eines solchen Programms geht auf den Turing-Test zurück, der 1950 von Alan Turing formuliert wurde. Nach Turing sollte man von „denkenden Maschinen“ genau dann reden, wenn Computer in der Kommunikation nicht von Menschen zu unterscheiden seien. Real existierende Dialogsysteme sind jedoch weit von einem solchen Ziel entfernt und machen somit die Probleme der angewandten Wissensrepräsentation deutlich. Zum einen verfügen Menschen über eine so große und vielfältige Menge an Wissen, dass eine vollständige Wissensdatenbank in einem Computer nicht zu realisieren scheint. Zum anderen widersetzen sich viele Formen des Wissens einer einfachen und effizienten Repräsentation etwa in einem semantischen Netz. Ein Beispiel hierfür ist das menschliche Wissen um Humor und Ironie – Dialogsysteme sind nicht dazu in der Lage, Witze adäquat erklären zu können. ^[65]

Wissensbasierte Systeme werden auf sehr verschiedene Weisen realisiert, neben semantischen Netzen und Schemata kommen etwa verschiedene logikbasierte Systeme, Skripte und komplexe Wenn-Dann-Regelsysteme zum Einsatz. In modernen, wissensbasierten Systemen werden häufig Hybridarchitekturen verwendet, die verschiedene Wissensrepräsentationstechniken kombinieren. In den letzten Jahrzehnten sind zudem Wissensrepräsentationen auf der Basis von künstlichen neuronalen Netzwerken populär geworden.

Konnektionismus und Neurowissenschaft

Vereinfachte Darstellung eines künstlichen neuronalen Netzes

Es stellt sich die Frage nach dem Zusammenspiel zwischen der Struktur des Gedächtnisses und kognitiven Prozessen, um Aufschlüsse über die Repräsentation von Wissen zu erlangen. Aus der Wissenspsychologie und den vorstehenden Erläuterungen kann man entnehmen, dass Wissen in der Kognitionswissenschaft nicht explizit definiert wird, sondern vielmehr als ein Gedächtnisinhalt und als kognitives Phänomen aufgefasst wird. Wissen wird implizit definiert, indem es aufs Engste an die Konzepte Information und Repräsentation angebunden wird. ^[66]

Klassische Ansätze der Wissensrepräsentation in Psychologie und Informatik sind symbolsprachlich orientiert, sie postulieren und vernetzen Einheiten, die jeweils durch ihren symbolischen Gehalt definiert sind. In dem genannten semantischen Netz werden etwa Mengen und Eigenschaften symbolisch repräsentiert und durch zwei Typen von Relationen verknüpft. Im Konnektionismus beziehungsweise im Parallel Distributed Processing (PDP) wird Wissen hingegen durch die Verknüpfung einfacher Einheiten ( künstliche Neurone ) repräsentiert. ^[67] In einem neuronalen Netz (siehe Abbildung für ein einfaches Beispiel) führt ein Input zu einer Aktivitätsausbreitung im Netz und kann je nach Verarbeitung zu verschiedenen Outputs führen. Ein typisches Beispiel für die Arbeitsweise von entsprechenden neuronalen Netzwerken ist die Mustererkennung : Das Ziel des neuronalen Netzwerks ist es, bestimmte Muster zu „erkennen“, also bei einem gegebenen Input das Vorhandensein oder Fehlen des Musters anzuzeigen. Ein entsprechendes Netzwerk könnte etwa über zwei Ausgabeeinheiten verfügen, wobei eine Einheit immer dann aktiviert wird, wenn das Muster vorliegt und die andere Einheit aktiviert wird, wenn das Muster nicht vorliegt.

Soll ein solches Netzwerk zu den erwünschten Ergebnissen führen, so muss es lernfähig sein. Das grundlegende Lernen in neuronalen Netzwerken wird durch die Hebbsche Lernregel realisiert, die bereits 1949 durch den Psychologen Donald Olding Hebb formuliert wurde. ^[68] Das Lernen in neuronalen Netzen wird realisiert, indem die Verbindungen zwischen den Einheiten gewichtet werden und somit zu unterschiedlich starken Aktivitätsausbreitungen führen. Zweigen etwa von einer Einheit A zwei Verbindungen zu den Einheiten B und C ab, so hängt es von der Gewichtung der Verbindungen ab, wie stark sich die Aktivierung von A auf die Aktivierungen von B und C überträgt. Lernen wird nun durch eine Veränderung der Gewichtungen erreicht. Im Falle der Mustererkennung würde ein Netzwerk so trainiert, dass bei der Präsentation eines Musters die Verbindungen zum einen Output gestärkt werden, während bei der Präsentation eines Nicht-Musters die Verbindungen zum anderen Output gestärkt werden. Durch diesen Prozess lernt das Netzwerk auf verschiedene Varianten des Musters mit der richtigen Ausgabe zu reagieren und anschließend neue, bislang unbekannte Varianten des Musters eigenständig zu „erkennen“.

Künstliche neuronale Netzwerke unterscheiden sich von symbolsprachlichen Ansätzen insbesondere dadurch, dass keine einzelne Einheit Wissen repräsentiert, sondern das Wissen (etwa über Muster) verteilt in dem System realisiert ist. Dabei haben konnektionistische und symbolische Ansätze unterschiedliche Stärken und Schwächen. Während konnektionistische Systeme häufig bei der Muster- oder Spracherkennung eingesetzt werden, eignen sich klassische Verfahren für die Darstellung etwa von explizitem, semantischem Wissen.

Des Weiteren ähneln konnektionistische Systeme stärker der Verarbeitungsweise des Gehirns, in dem ebenfalls nicht einzelne Neuronen als Repräsentationen von Wissen angesehen werden. ^[69] Vielmehr führt ein Reiz wie ein visueller Stimulus zu einer komplexen Aktivitätsausbreitung im Gehirn, weswegen Wissensverarbeitung und -speicherung im Gehirn ebenfalls durch das Modell der verteilten Repräsentation erklärt wird. In der kognitiven Neurowissenschaft werden entsprechende Aktivitätsmuster mit Hilfe von bildgebenden Verfahren wie der Magnetresonanztomographie erforscht. Ein Ziel ist dabei die Suche nach neuronalen Korrelaten von Bewusstseins- und Wissenszuständen. ^[70] Nimmt eine Person etwa visuell eine Farbe oder eine Kante wahr, so erwirbt sie Wissen über die Welt und zugleich werden bestimmte Aktivitäten im Gehirn verursacht. Kognitive Neurowissenschaftler versuchen nun, herauszufinden, welche Gehirnaktivitäten mit entsprechenden Wahrnehmungs- und Wissenszuständen einhergehen.

Der soziale Charakter des Wissens

Soziale Erkenntnistheorie

Die philosophische Debatte um den Wissensbegriff und die kognitionswissenschaftliche Forschung zur Wissensrepräsentation ist überwiegend individualistisch , da sie sich mit dem Wissen eines einzelnen Agenten auseinandersetzt. Demgegenüber ist es unbestritten, dass Wissen in sozialen Kontexten erschaffen, vermittelt und überprüft wird. Diese Tatsache hat zur Entwicklung einer sozialen Erkenntnistheorie geführt, die man wiederum in klassische und nicht-klassische Ansätze unterteilen kann. ^[71]

Klassische Ansätze orientierten sich an der Bestimmung von „Wissen“ als gerechtfertigte oder verlässliche, wahre Meinung, betonen jedoch den intersubjektiven Kontext, in dem Wissen erworben wird. So untersucht etwa Alvin Goldman alltägliche und wissenschaftliche Praktiken unter Bezug auf die Frage, ob sie der Generierung von wahren Meinungen nützen. ^[72] Zu den von Goldman untersuchten Praktiken gehören etwa die Forschungsorganisation, die Anerkennung wissenschaftlicher Autoritäten, juristische Verfahrensweisen und die Meinungsbildung in der Presse. Ein anderer Ansatz stammt von Philip Kitcher , der sich mit den Auswirkungen der kognitiven Arbeitsteilung auf die Wahrheitsfindung beschäftigt. ^[73] Der Fortschritt der Wissenschaft beruht nach Kitcher auf einer heterogenen wissenschaftlichen Gemeinschaft, in der mit verschiedenen Interessen und methodologischen Überzeugungen gearbeitet wird.

In nicht-klassischen Ansätzen der sozialen Erkenntnistheorie wird hingegen nicht der Einfluss von sozialen Praktiken auf Wahrheit, Rechtfertigung oder Verlässlichkeit untersucht. Vielmehr wird soziologisch, historisch oder ethnologisch beschrieben, wie meinungsbildende Praktiken de facto organisiert sind.

Wissenschaftssoziologie und Wissenschaftsgeschichte

Nicht-klassische Ansätze der sozialen Erkenntnistheorie sind häufig eng mit der wissenschaftssoziologischen und -historischen Forschung verknüpft. In diesen Disziplinen liegt der Schwerpunkt auf der empirischen Beschreibung von meinungsbildenden Praktiken und nicht auf ihrer Bewertung nach erkenntnistheoretischen Kriterien. Entsprechend diesem Ziel werden Faktoren untersucht, die zur Akzeptanz von Meinungen als „Wissen“ führen. Diese Faktoren können weit von den in der klassischen Wissenschaftstheorie vorgeschlagenen Kriterien wie Verifikation , Überprüfung durch Falsifikationsversuche und Widerspruchsfreiheit abweichen.

Es liegen zahlreiche soziologische und historische Fallstudien vor, die beschreiben, wie Meinungen in Gesellschaften als „Wissen“ etabliert werden. So erklärte etwa Paul Feyerabend 1975, dass die Durchsetzung des heliozentrischen Weltbildes nicht auf neuen Entdeckungen beruhe, sondern einer geschickten Propaganda strategie Galileo Galileis . Die Vertreter des geozentrischen Weltbildes erkannten nach Feyerabend „nicht den Propagandawert von Voraussagen und dramatischen Shows und bedienten sich auch nicht der geistigen und gesellschaftlichen Macht der neu entstandenen Klassen. Sie verloren, weil sie bestehende Möglichkeiten nicht ausnutzten. “ ^[74]

Michel Foucault erklärte 1983 in Der Wille zum Wissen , dass das zunehmende Wissen um die menschliche Sexualität an politische Machtmechanismen gebunden sei: „Um das 18. Jahrhundert herum entsteht ein politischer, ökonomischer und technischer Anreiz, vom Sex zu sprechen. Und das nicht so sehr in Form einer allgemeinen Theorie der Sexualität, sondern in Form von Analyse, Buchführung, Klassifizierung und Spezifizierung, in Form quantitativer und kausaler Untersuchungen.“ ^[75] Soziologische Studien zu gegenwärtigen Forschungsprozessen finden sich bei Bruno Latour . Nach Latour (1987) hängt die Akzeptanz einer wissenschaftlichen Meinung als Wissen wesentlich von Allianzbildungen in der zuständigen wissenschaftlichen Community ab. ^[76]

Konstruktivismus und Relativismus

Auch wenn viele wissenschaftssoziologische und -historische Fallstudien umstritten sind, ist doch allgemein anerkannt, dass die Akzeptanz von wissenschaftlichen Meinungen häufig von Faktoren wie politischen und rhetorischen Konstellationen, Allianzbildungen und den Interessen des Forschungsbetriebs abhängig ist.

Diese wissenschaftssoziologischen und -historischen Ergebnisse lassen wiederum verschiedene Interpretationen zu. Vertreter einer klassisch orientierten Erkenntnistheorie können darauf hinweisen, dass einige der genannten Faktoren geeignet sein können, um wahre Meinungen im Wissenschaftsbetrieb zu erzeugen. So führe etwa die von Latour beschriebene Allianzbildung dazu, dass Forscher sich auf das Urteilsvermögen und die Kompetenz anderer Wissenschaftler beziehen müssen. ^[71] Zudem zeigten derartige Fallstudien, dass der Wissenschaftsbetrieb gelegentlich durch politische und rhetorische Einflussnahmen fehlgeleitet werde. Eine solche Interpretation basiert auf der Überzeugung, dass scharf zwischen „Wissen“ und „in einem Kontext als Wissen akzeptiert“ unterschieden werden müsse. ^[77]

Eine solche Unterscheidung zwischen „Wissen“ und „in einem Kontext als Wissen akzeptiert“ wird im relativistischen Konstruktivismus abgelehnt. ^[78] Derartige Positionen erklären, dass „es keine kontextfreien oder kulturübergreifenden Standards für Rationalität gibt.“ ^[79] Ohne diese Standards kann man allerdings „Wissen“ auch nur noch relativ zu kulturellen Überzeugungen definieren, die Unterscheidung zwischen „Wissen“ und „in einem Kontext als Wissen akzeptiert“ bricht folglich zusammen. Eine derartige Ablehnung des traditionellen Wissensbegriffs setzt die Zurückweisung der Idee einer theorie- und interessenunabhängigen Realität voraus: Solange man Fakten als unabhängig von Theorien und Interessen begreift, kann man Meinungen kontextunabhängig zurückweisen, indem man erklärt, dass sie nicht den Fakten entsprechen. Der relativistische Konstruktivist Nelson Goodman erklärt daher:

Nicht alle konstruktivistischen Positionen laufen jedoch auf einen relativistischen Konstruktivismus im Sinne Goodmans hinaus. Nichtrelativistische Konstruktivismen erklären mit Goodman, dass Beschreibungen, Gewichtungen und Ordnungen tatsächlich relativ zu Kontexten seien. ^[81] In diesem Sinne seien etwa viele zentrale wissenschaftliche Begriffe wie „Art“, „Geschlecht“, „Krankheit“ oder „Quark“ vom kulturellen Kontext und von Interessen geformt. Dennoch bezöge man sich mit derartigen kontextabhängigen Begriffen auf kontextunabhängige Fakten in der Realität.

Grenzen des Wissens

Die menschliche Erkenntnisfähigkeit kann aus verschiedenen Perspektiven angezweifelt werden. Zum einen wird menschliches Wissen generell bestritten, zum anderen werden einzelne Themenbereiche als kognitiv unzugänglich beschrieben. Eine generelle Kritik der Erkenntnisfähigkeit findet sich bei relativistischen und skeptizistischen Philosophen. Lehnen Relativisten das Konzept der Wahrheit als Illusion ab, so bricht auch die Idee des Wissens als spezifisch wahre Meinung in sich zusammen. So wird bereits dem Sophisten Protagoras die Ansicht zugesprochen, dass man nicht zwischen einfachem Meinen (dóxa) und Wissen (episteme) unterscheiden könne. ^[82] Demgegenüber akzeptieren Skeptiker die Idee von objektiven Fakten und somit auch das Konzept des Wissens. Allerdings zweifeln sie an der menschlichen Fähigkeit, Wissen über diese Fakten zu erlangen.

Von derartigen generellen Zweifeln am menschlichen Erkenntnisvermögen sind bereichsspezifische Grenzen zu unterscheiden. Zum einen können metaphysische Erkenntnisgrenzen angenommen werden. Dies ist etwa der Fall, wenn argumentiert wird, dass Menschen kein Wissen über die Existenz Gottes , den freien Willen ^[83] oder die Natur des Bewusstseins ^[84] erlangen können. Diese Themen sollen sich aus prinzipiellen Gründen der empirischen Überprüfung entziehen und auch nicht durch rationale Spekulation erforschbar sein. Andererseits können auch empirische Wissensgrenzen postuliert werden, die sich aus der kognitiven oder technischen Begrenztheit des Menschen ergeben. So könnten etwa einige Dynamiken so komplex sein, dass sie sich von Menschen nicht modellieren oder prognostizieren lassen. Diskutiert wird dies etwa in Bezug auf die Ökonomie ^[85] und die Klimaforschung . ^[86]

Skeptizismus

René Descartes in einem Porträt von Frans Hals , 1648

Der Skeptizismus beginnt mit der Feststellung, dass Meinungen nur dann als Wissen ausgezeichnet werden können, wenn man sie überprüfen kann. Eine Meinung, über deren Wahrheitsgehalt man grundsätzlich nichts aussagen kann, kann kein Wissen darstellen. In einem zweiten Schritt werden allgemeine Zweifel an der Überprüfbarkeit von Meinungen geweckt. Die bekannteste skeptizistische Strategie ist der methodische Zweifel , wie er in der ersten Meditation von René Descartes ' Meditationes de prima philosophia entwickelt wird. ^[87] Descartes beginnt mit der Feststellung, dass das scheinbare Wissen von Tatsachen in der Welt durch die Sinne vermittelt ist und ebenfalls bekannt ist, dass die Sinne täuschen können. Nun erkennt Descartes an, dass es Situationen gibt, in denen Sinnestäuschungen ausgeschlossen zu sein scheinen, etwa bei der Wahrnehmung eines Ofens, vor dem man sitzt und den man klar erkennen kann. Doch auch hier könnten Zweifel geweckt werden, da man ähnliche Erfahrungen auch im Traum mache und sofern bei scheinbar offensichtlichen Wahrnehmungen immer durch das Träumen getäuscht werden könne. Schließlich entwirft Descartes das Szenario eines Gottes, der die Menschen in ihrem scheinbaren Wissen über die tatsächliche Realität täuscht. Es geht Descartes nicht darum, dass derartige Gedankenexperimente wahrscheinlich oder auch nur plausibel sind. Vielmehr soll vorgeführt werden, dass solche Szenarien nicht widerlegt und somit nicht ausgeschlossen werden können. Dies ermöglicht einem Skeptiker jedoch, zu argumentieren, dass wir bei keiner unserer Meinungen zeigen können, dass sie der Wahrheit entsprechen und wir somit überhaupt kein sicheres Wissen erlangen können.

Skeptizistische Szenarien sind so konstruiert, dass sie sich nicht empirisch widerlegen lassen. Jeder Beleg, der gegen die allgemeine Täuschung angeführt wird, kann aus der Perspektive des Skeptikers wiederum als Teil der Täuschung zurückgewiesen werden. Dennoch sind verschiedene Einwände gegen den Skeptizismus entwickelt worden. Eine Strategie besteht darin, den skeptizistischen Hypothesen die Relevanz abzusprechen. ^[88] Die skeptizistischen Szenarien mögen nicht widerlegbar sein, erwiesen sich jedoch als irrelevant, da sie für Menschen keinen Unterschied machten. Ein Problem dieses Einwands ist, dass mit ihm offenbar nicht der Begriff des Wissens zu verteidigen ist. Auch wenn die Wahrheit der skeptizistischen Hypothesen keinen pragmatischen Unterschied machen würde, so bliebe die Möglichkeit des Wissens zweifelhaft, da sich die skeptizistischen Hypothesen nicht ausschließen lassen.

Andere Strategien bestehen darin, den Skeptiker zu widerlegen, etwa indem man zeigt, dass sich der Skeptizismus nicht widerspruchsfrei formulieren lässt. Eine bekannte Widerlegungsstrategie ist das Gehirn-im-Tank -Argument von Hilary Putnam . ^[89] Putnam argumentiert, dass die Bedeutungen von Gedanken und Begriffen wesentlich abhängig von den kausalen Beziehungen sind, durch die sie verursacht werden: Würde ein Mensch permanent in einer Traumwelt leben, so würden sich seine Gedanken und Begriffe auf diese Traumwelt beziehen. „Hier steht ein Baum.“ würde sich also auf die Bäume der Traumwelt beziehen und wäre daher wahr. Das Gleiche trifft nach Putnam auch auf uns zu, unsere Gedanken und Begriffe beziehen sich auf das, wodurch sie verursacht werden und sind überwiegend wahr. Das skeptizistische Szenario sei daher nicht widerspruchsfrei zu formulieren.

Metaphysische Grenzen

Immanuel Kant

Metaphysische Theorien zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich nicht empirisch überprüfen lassen. Bezeichnet man etwa die Frage nach der Existenz Gottes als metaphysisch, so bedeutet dies, dass die empirischen Wissenschaften die Existenz Gottes weder bestätigen noch widerlegen können. Dies impliziert jedoch nicht, dass man kein Wissen über metaphysische Themen erlangen kann. Neben empirischen Untersuchungen können metaphysische Argumente wie Gottesbeweise zu einer Entscheidung führen. Sollen metaphysische Theorien eine Grenze des Wissens darstellen, so muss man behaupten, dass sie sich weder empirisch noch metaphysisch entscheiden lassen. Die bekannteste Variante einer solchen Position findet sich in Immanuel Kants Kritik der reinen Vernunft .

Nach Kant führt die Erörterung von metaphysischen Thesen zu Antinomien : Für die Zustimmung und Ablehnung metaphysischer Thesen ließen sich gleichermaßen überzeugend erscheinende Argumente anführen, die Erörterung ende also in einem Widerspruch. In der Transzendentalen Dialektik erörtert Kant vier Fragen und stellt „Thesis“ und „Antithesis“ einander gegenüber: ^[83]

Nach Kant lassen sich jeweils Thesis und Antithesis mit Hilfe von metaphysischen Argumenten „beweisen“. Da sie sich jedoch widersprechen, führt die Metaphysik nicht zu Wissen oder Erkenntnis, sondern zu einer systematischen Selbstüberforderung der Menschen. Dennoch können Menschen nach Kant die metaphysischen Fragen nicht ignorieren, sie müssen Stellung zu ihnen beziehen. Dies sei jedoch nicht mit Hilfe von rationalen Argumenten und Wissen möglich, sondern nur durch Postulate.

Nicht alle Philosophen akzeptieren die These, dass die Metaphysik eine grundsätzliche Grenze des Wissens darstellt, wobei zwischen zwei Typen von Einwänden unterschieden werden muss. Zum einen kann man akzeptieren, dass sich metaphysische Fragen nicht entscheiden lassen, und zugleich behaupten, dass dies die Sinnlosigkeit oder Irrelevanz metaphysischer Fragen zeige. Zum anderen kann man die These vertreten, dass sich metaphysische Fragen doch auf rationaler Ebene entscheiden lassen.

Die erste Strategie ist mit der sprachphilosophischen Tradition des Verifikationismus verknüpft, nach dem ein Satz sinnlos ist, wenn er sich grundsätzlich nicht überprüfen beziehungsweise verifizieren lässt. Diese These lässt sich anhand von Phantasiesätzen wie Dort ist ein hottmück erläutern: Erfährt man, in welchen Situationen ein hottmück feststellbar ist, so kann man sich die Bedeutung von „hottmück“ erschließen. Gilt hingegen in jeder Situation Es ist unklar, ob ein hottmück vorliegt , so scheint der Begriff vollkommen unbestimmt und somit ohne semantischen Gehalt zu sein. Von den Vertretern des Wiener Kreises wurde die verifikationistische Überlegung auf die gesamte Metaphysik angewandt: Wenn sich metaphysische Thesen grundsätzlich nicht verifizieren lassen, so seien sie sinnlos. ^[91] Man könne also tatsächlich keine Antworten auf metaphysische Fragen finden, dies begrenze jedoch nicht den Raum des Wissens, da metaphysische Fragen unverständlich und ohne Bedeutung seien. Ein zentrales Problem des Verifikationismus ist, dass die Behauptung Nichtverifizierbare Sätze sind sinnlos selbst nicht verifizierbar ist. Wendet man also die verifikationistische These auf den Verifikationismus an, so scheint der Verifikationismus selbst sinnlos zu sein.

Derartige Probleme haben dazu geführt, dass metaphysikkritische Positionen in der Gegenwart eher als Einstellungen denn als philosophische Positionen formuliert werden. Bei naturalistischen Philosophen wie Willard Van Orman Quine findet sich der Vorschlag, sich bei der Erkenntnisgewinnung auf die empirischen Wissenschaften zu beschränken. Quine will nicht nachweisen, dass „philosophische Spekulation“ sinnlos ist, vielmehr schlägt er vor, sich einfach mit empirischen Fragen zu begnügen. ^[92]

Diesen metaphysikkritischen Tendenzen steht gerade in der gegenwärtigen analytischen Philosophie eine „Rückkehr der Metaphysik“ ^[93] gegenüber. Moderne Metaphysiker behaupten mit Kant, dass metaphysische Fragen verständlich und sinnvoll sind. Gegen Kant wird jedoch behauptet, dass es keinen Grund gäbe, von der allgemeinen Unlösbarkeit metaphysischer Probleme auszugehen. Metaphysisches Wissen sei somit möglich.

Empirische Grenzen

Grenzen des Wissens müssen sich nicht aus metaphysischen Problemen ergeben, sondern können ebenfalls in der Unzugänglichkeit empirischer Daten begründet sein. Ein unkontroverses Beispiel ist die Geschichte, in der sich viele Tatsachen nicht mehr rekonstruieren lassen. Häufig ist es etwa nicht mehr möglich, herauszufinden, was eine historische Persönlichkeit an einem bestimmten Tag getan hat, da keine Belege vorhanden sind. Empirische Grenzen müssen jedoch nicht in dem Fehlen von Daten begründet liegen, sondern können sich ebenfalls aus der Komplexität der Daten ergeben. So stößt man etwa mit dem Projekt präziser und langfristiger Wettervorhersagen an die Grenzen menschlicher Modellierungsfähigkeiten .

Zu einem wissenschaftstheoretischen Problem werden derartige empirische Grenzen, wenn sie mit den Erklärungsansprüchen ganzer Wissenschaftsdisziplinen zu kollidieren drohen. Ein typisches Beispiel für die mangelnde Verfügbarkeit von Daten ist die Astrobiologie , die sich unter anderem mit der Existenz von Leben jenseits der Erde beschäftigt. ^[94] In dem Maße, in dem sich die Astrobiologie mit Planeten jenseits des Sonnensystems beschäftigt, stehen ihr kaum verlässliche Daten zur Verfügung. Astrobiologen versuchen diesem Problem mit indirekten Belegen, Wahrscheinlichkeitsabschätzungen und Analogieargumenten zu begegnen, das bekannteste Beispiel hierfür ist die Drake-Gleichung . ^[95]

Das Fehlen von Daten spielt ebenfalls in der Debatte um die evolutionäre Psychologie eine entscheidende Rolle. Evolutionäre Psychologen versuchen, das Denken und Fühlen von Menschen als Adaptationen an steinzeitliche Umweltbedingungen zu erklären. Kritiker wie John Dupré ^[96] werfen der evolutionären Psychologie vor, ihre Hypothesen nicht begründen zu können, da die entsprechenden Daten über die steinzeitlichen Lebensbedingungen und die kognitive Evolution von Menschen schlicht nicht verfügbar seien. Evolutionspsychologische Hypothesen ähnelten daher eher „Phantasiegeschichten“ ^[97] als Wissen.

Die Frage nach den Grenzen des empirischen Wissens stellt sich zudem im Zusammenhang mit komplexen Dynamiken und wissenschaftlichen Prognosen . Bereits 1928 argumentierte etwa der Wirtschaftswissenschaftler und Spieltheoretiker Oskar Morgenstern , dass Wirtschaftsprognosen grundsätzlich nicht möglich seien. Prognosen seien nur unter der Voraussetzung von entdeckbaren Gesetzmäßigkeiten möglich. Da die Wirtschaftsentwicklung jedoch auf dem nicht gesetzmäßigen Verhalten individueller Akteure beruhe, könne man kein Wissen über die Entwicklung der Ökonomie erlangen. ^[98] Zudem sei die ökonomische Entwicklung maßgeblich durch Faktoren wie wirtschaftlicher Strukturwandel, politische und natürliche Ereignisse geprägt. Derartige Faktoren seien häufig bestimmend für wirtschaftliche Trendwechsel, ließen sich aber nicht adäquat in Prognosemodelle integrieren. Folglich solle man die Illusion aufgeben, mit Prognosen Wissen erzeugen zu können:

Vertreter und Kritiker der genannten Wissenschaftsdisziplinen sind sich darin einig, dass die Forschungsprojekte von Unsicherheiten durchzogen sind und keine absolute Gewissheit erreicht werden kann. Umstritten ist allerdings zum einen der Grad der Unsicherheit und zum anderen die Frage, wie viel Unsicherheit im Wissenschaftsbetrieb akzeptabel ist. Erschwert wird die Debatte dadurch, dass allgemein anerkannt ist, dass absolute Gewissheit nicht das Ziel empirischer Wissenschaften sein kann. Fallibilistische Positionen vertreten die These, dass es auch in den empirischen Wissenschaften keine Gewissheit geben könne. ^[100] Da empirische Theorien nicht durch zwingende logische Beweise gerechtfertigt werden können, bliebe Irrtum immer möglich, ganz unabhängig davon, wie gut eine empirische Theorie mit den verfügbaren Daten übereinstimme. Ein derartiger Fallibilismus schließt zwar Gewissheit, aber nicht Wissen aus. Trotz der grundsätzlichen Möglichkeit des Irrtums können die meisten wissenschaftlichen Meinungen wahr und gerechtfertigt sein. Allerdings werfen fallibilistische Überlegungen die Frage auf, wie groß Unsicherheiten im Kontext des Wissens sein dürfen.

Weitreichende Zweifel am Umfang empirischen Wissens werden jedoch im Rahmen der pessimistischen Induktion formuliert, nach der die meisten gegenwärtigen, wissenschaftlichen Theorien falsch sind und daher auch kein Wissen darstellen. ^[101] Das Argument der pessimistischen Induktion beruht auf der wissenschaftshistorischen Beobachtung, dass zahlreiche Theorien in der Vergangenheit gut mit den Daten übereinstimmten und sich dennoch als falsch erwiesen. Als Beispiele hierfür können die Äthertheorie , der geologische Neptunismus , die Phlogistontheorie oder die Humoralpathologie gelten. Folglich könne man nicht von den Erklärungserfolgen gegenwärtiger Theorien auf ihre wahrscheinliche Wahrheit schließen. Im Gegenteil, das Scheitern der meisten vergangenen Ansätze in der Gegenwart lege induktiv das Scheitern der meisten gegenwärtigen Theorien in der Zukunft nahe. Auf dieses Problem kann auf verschiedene Weisen reagiert werden: So kann man versuchen, zu zeigen, dass sich gegenwärtige wissenschaftliche Theorien qualitativ von den wissenschaftshistorischen Beispielen unterscheiden. Es wird auch argumentiert, dass es in den Wissenschaften gar nicht um eine wahre Beschreibung der Fakten, sondern um erfolgreiche Modelle mit guter Voraussage- und Erklärungsfähigkeit gehe.

Wissen und Gesellschaft

Wissensgesellschaft

In den Sozialwissenschaften wird häufig mit Bezug auf den Begriff der Wissensgesellschaft die These vertreten, dass sich die gesellschaftliche und ökonomische Rolle von Wissen im 20. Jahrhundert grundsätzlich verändert habe. So erklärt etwa Meinhard Miegel, dass die Entwicklung zur Wissensgesellschaft als der „dritte gewaltige Paradigmenwechsel in der Geschichte der Menschheit“ zu betrachten sei. ^[102] Nach der Entwicklung von Agrar- zu Industriegesellschaften sei nun der Übergang von Industrie- zu Wissensgesellschaften zu beobachten.

Eine derartige Transformation mache sich zunächst in der Wirtschafts- und Arbeitswelt bemerkbar, so beschreibt etwa Sigrid Nolda, „dass das Konzept der Wissensgesellschaft allgemein von der wachsenden Bedeutung des Wissens als Ressource und Basis sozialen Handelns ausgehe. Arbeit sei seit den 1970er Jahren wesentlich durch ihren kognitiven Wert, also Wissen gekennzeichnet.“ ^[103] Neben der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bedeutung von Wissen ändere sich jedoch auch die Verfügbarkeit von Wissen durch neue Informations- und Kommunikationstechniken und eine veränderte Bildungspolitik .

Eine derartige Begriffsbestimmung bleibt vage, da die gesellschaftliche und ökonomische Bedeutung von Wissen kein exklusives Merkmal von Wissensgesellschaften ist. Grundsätzlich setzt jede Arbeit verschiedene Formen des Wissens voraus, zudem ist auch bereits in antiken Gesellschaften die Verteilung von Wissen ein wesentliches Merkmal gesellschaftlicher Unterschiede. In diesem Sinne erklärt etwa der UNESCO World Report Towards Knowledge Societies , dass jede Gesellschaft als Wissensgesellschaft zu betrachten sei. ^[104]

Wissensverteilung und Wissensfreiheit

In dem Maße, in dem die Verteilung und Verfügbarkeit von Wissen eine soziale und ökonomische Bedeutung hat, wird der Zugang zu Wissen auch als Gerechtigkeits problem diskutiert. Dabei wird die Bedeutung des Wissens in gegenwärtigen Gesellschaften gleichermaßen als Problem und Chance diskutiert. Zum einen wird argumentiert, dass aufgrund der zentralen gesellschaftlichen Rolle des Wissens ein schlechter Wissensstand und -zugang zu einer weitreichenden sozialen Benachteiligung führe. Zu klassischen Themen wie Einkommens- oder Arbeitsverteilung trete nun die Verteilung von Wissen als zentrales Gerechtigkeitsproblem hinzu.

Eine weitergehende Analyse bedient sich oft der Verbindung zwischen Wissen und Macht , wie sie bereits von Francis Bacon in dem Spruch scientia potestas est ^[105] („Wissen ist Macht“) zum Ausdruck kommt. Besonders einflussreich sind in diesem Kontext Michel Foucaults Arbeiten, nach denen gesellschaftliche Macht seit etwa dem 18. Jahrhundert wesentlich durch Wissenssysteme realisiert ist. Traditionell sei die Macht des Souveräns durch das Vermögen zu Töten bestimmt gewesen: „Er offenbart seine Macht über das Leben nur durch den Tod, den zu verlangen er im Stande ist. Das sogenannte »Recht über Leben und Tod«, ist in Wirklichkeit das Recht, sterben zu machen und Leben zu lassen . Sein Symbol war ja das Schwert.“ ^[106] In modernen Gesellschaften zeige sich die Macht über Menschen jedoch auf eine andere Weise als positives Wissen etwa über psychische und körperliche Gesundheit und Krankheit, Fortpflanzung, Geburts- und Sterberaten oder Gesundheitsniveau. Dieses Wissen werde in der Biopolitik zum Machtinstrument, nicht nur über direkte politische Eingriffe ins Rechtssystem, Gesundheits- und Bildungspolitik, sondern ebenfalls durch Beeinflussung wissenschaftlicher und öffentlicher Diskurse . Die Verbindung von Wissen und Macht wird im Anschluss an Foucault häufig als wechselseitig beschrieben: Nicht nur impliziere Wissen Macht, umgekehrt würde Wissen durch Machtmechanismen gelenkt. ^[107] Welches Wissen als relevant gelte, werde etwa durch Wissenschaftsförderung, pädagogische Lehrplanerstellung oder mediale Schwerpunktsetzungen bestimmt.

Die Bedeutung von Wissen in modernen Gesellschaften wird jedoch nicht nur kritisch in Bezug auf Gerechtigkeits- und Machtfragen untersucht. Vielmehr gilt die Wissensgesellschaft häufig ebenfalls als eine positive Entwicklung, die allen Bürgern zumindest potentiell einen allgemeinen Zugang zum Wissen ermöglichen kann. Als positives Ideal wird diese Idee als Wissensfreiheit formuliert, nach der jeder Bürger das Recht auf freien Zugang zu Wissen hat. So erklärt etwa der UNESCO World Report „Die aktuelle Verteilung von neuen Technologien und die Entwicklung des Internets als öffentliches Netzwerk scheinen neue Möglichkeiten für ein öffentliches Wissensforum zu bieten. Haben wir nun die Mittel, um einen gleichen und universellen Zugang zu Wissen zu erreichen? Dies sollte der Grundpfeiler von echten Wissensgesellschaften sein.“ ^[104] Zugleich wird jedoch betont, dass gegenwärtige Gesellschaften recht weit von diesem Ideal entfernt sind und zahlreiche kulturelle, politische und ökonomische Realitäten einer allgemeinen Wissensfreiheit im Wege stünden. Auf derartige Grenzen der Wissensfreiheit wird unter anderem in der Open-Access - und Open-Content -Bewegung reagiert, die sich um den freien Zugang und die freie Weiterverwendbarkeit von Wissen bemüht. ^[108]

Wissenserwerb und -vermittlung

Der Erwerb und die Vermittlung von Wissen wird in der Lernpsychologie und der Pädagogik erforscht. Dabei wird in der Regel ein sehr weiter Wissensbegriff verwendet, der auch der pädagogischen Praxis gerecht werden soll und folglich implizites und explizites Wissen und Wissensinhalte sehr verschiedener Art umfasst. Die Lernpsychologie lässt sich mindestens bis ins 19. Jahrhundert zu Hermann Ebbinghaus und Wilhelm Wundt zurückverfolgen. So führte Ebbinghaus 1885 die ersten Lernkurven in die Psychologie ein, die das Verhältnis von Lernaufwand und Lernertrag beschreiben. ^[109] Derartige Versuche der quantifizierten Darstellung des Wissenserwerbs beim Menschen wurden im 20. Jahrhundert durch verschiedene Lerntheorien ergänzt, die versuchen, den Wissenserwerb auf einer breiten theoretischen Ebene zu erklären. Ein klassisches Modell ist die Konditionierung , nach der Lebewesen auf einen bestimmten Reiz eine bestimmte Reaktion zeigen. Beim Konditionieren wird durch wiederholtes Präsentieren von kombinierten Reizen die gewünschte Reaktion antrainiert. Während der Behaviorismus den Wissenserwerb vollständig durch Reiz-Reaktions-Mechanismen zu erklären versuchte, ^[110] begann man in den 1960er Jahren, interne psychische Zustände zu postulieren, die als Wissensrepräsentationen den Lernerfolg erklären sollten. ^[111] In den letzten Jahrzehnten sind zudem Lerntheorien hinzugekommen, die den Wissenserwerb mit Hilfe von neuronalen Netzen und neurowissenschaftlichen Erkenntnissen beschreiben (vgl. den Abschnitt Wissensrepräsentation ).

In der lernpsychologischen Forschung wird also zum einen versucht, den Wissenserwerb des Menschen auf einer allgemeinen, theoretischen Ebene zu verstehen. Zum anderen werden jedoch auch konkrete Wissenserwerbsstrategien beschrieben und erklärt, die je nach Wissensthema, Altersstufe, individuellen kognitiven Profilen und kulturellem Kontext stark variieren können. Eine solche Forschung bietet als pädagogische Psychologie eine Basis für die Entwicklung pädagogischer Wissensvermittlungsstrategien.

Die Pädagogik ist insgesamt als Wissenschaft der Wissensvermittlung zu verstehen, wobei zwischen einer Allgemeinen Pädagogik und differentiellen beziehungsweise anwendungsbezogenen Pädagogik unterschieden werden kann:

• Die Allgemeine Pädagogik wird als Grundlagendisziplin verstanden, die die basalen Mechanismen der Wissensvermittlung theoretisch beschreibt. Es sind immer wieder Zweifel an der Möglichkeit einer Allgemeinen Pädagogik als Grundlagendisziplin geäußert worden, ^[112] weil Lernen und Lehren in verschiedenen Kontexten jedoch mit sehr unterschiedlichen Lern- und Lehrstrategien stattfinden (und interagieren).
• Daneben wird in differentiellen Ansätzen die Wissensvermittlung mit Bezug auf spezifische Gruppen untersucht, Beispiele für Teildisziplinen sind die Vorschulpädagogik , die Sonderpädagogik , die Hochschulpädagogik und die Erwachsenenbildung .
• In verschiedenen Anwendungsfächern wird zudem nach den Anforderungen der Wissensvermittlung in bestimmten Themenfeldern gefragt, etwa in der Interkulturellen Pädagogik , der Theaterpädagogik oder der Sexualpädagogik .

Auch wenn alle Teilbereiche der Pädagogik als Ansätze zur Wissensvermittlung verstanden werden können, hat sich „Wissen“ in den letzten Jahrzehnten unter dem Einfluss des lernpsychologischen Konstruktivismus , der Informationstheorie, neuer Medien und der Debatte um die Wissensgesellschaft in einigen pädagogischen Theorien zu einem neuen Grundbegriff entwickelt. Dabei wird darauf hingewiesen, dass Wissen ein wesentlich soziales Phänomen sei und daher nicht auf eine Schüler-Lehrer-Interaktion reduziert werden könne. Wissen werde in gemeinschaftlicher Arbeit mit Hilfe verschiedener Medien „sozial konstruiert“ und eine angemessene pädagogische Theorie und Praxis müsse auf diese Merkmale der Wissensgenerierung eingehen. Ein bekannter Ansatz ist etwa die Knowledge-Building -Theorie von Carl Bereiter und Marlene Scardamalia . ^[113] Bereiter und Scardamalia gehen auf der Basis des Wissensgesellschaftskonzepts davon aus, dass Wissensvermittlung und -generierung in gegenwärtigen Gesellschaften nur zu einem kleinen Teil durch klassische Ansätze wie Lehrmethoden und Lehrpläne realisiert werden kann: „Die neue Herausforderung besteht darin, die Jugend in eine Kultur zu führen, die die Wissensgrenzen an allen Seiten verschiebt. Es geht darum, dabei zu helfen, eine konstruktive und persönlich befriedigende Rolle in dieser Kultur zu finden.“ ^[114]

Kompetenzen

Wissenserwerb erfordert Grundfertigkeiten , die während der Kindergarten- und Grundschulzeit erworben und durch den Besuch weiterführender Schulen ausgebaut werden sollen: Lesekompetenz (Fähigkeit, einzelne Wörter, Sätze und ganze Texte flüssig lesen und im Textzusammenhang verstehen zu können), Schreibkompetenz und/oder Rechnen . Als zentrales Element gilt dabei die Lesekompetenz.

Jeder Schulabgänger hat eine gewisse Informationskompetenz und Medienkompetenz . Diese beiden sind zu einer Basiskompetenz geworden:

• die Gesellschaft wandelt sich rapide;
• viele Menschen (insbesondere Studenten und Berufstätige) sehen sich einer wachsenden Informationsflut ausgesetzt (siehe auch Informationsüberflutung ).

Informationskompetenz und Medienkompetenz sind Voraussetzungen für das selbstorganisierte Erschließen von Wissen, den Aufbau neuer und dem Erweitern vorhandener Fähigkeiten und das Bewältigen von Problemen . Sie haben im Konzept Lebenslanges Lernen (es soll dazu befähigen, eigenständig während der gesamten Lebensspanne zu lernen) eine wichtige Rolle.

Wissen in der Lernzieltaxonomie nach Bloom

In der Pädagogik ist die Taxonomie der Lernziele nach Bloom weit verbreitet. ^[115] Dabei nimmt das Fakten-Wissen nur den ersten, vorbereitenden Rang ein:

1. Wissen, Kenntnisse (Knowledge)
2. Verstehen (Comprehension)
3. Anwenden (Application)
4. Analyse (Analysis)
5. Synthese (Synthesis)
6. Bewertung (Evaluation)

Sonstiges

Das Zentrum Geschichte des Wissens , ein gemeinsames wissenschaftliches Kompetenzzentrum der Universität Zürich und der ETH Zürich, gegründet 2005, hat sich der Förderung und Koordination kulturwissenschaftlicher, historischer und philosophischer Forschung und Lehre über moderne Wissenssysteme und Wissensgesellschaften verpflichtet.

Literatur

Philosophie

Klassische Positionen der Philosophiegeschichte

• Simo Knuuttila , Sten Ebbesen ua (Hrsg.): Knowledge and the sciences in medieval philosophy . proceedings of the Eighth International Congress of Medieval Philosophy (SIEPM), Helsinki 1990.
• Konstantin Antonov: Wissen in der Naturwissenschaft und in der Religion: philosophische Vermittlung.

Definition des Wissensbegriffs

• David M. Armstrong : Belief, Truth, and Knowledge. Cambridge University Press, Cambridge 1973, ISBN 0-521-09737-1 .
• Peter Bieri : Analytische Philosophie der Erkenntnis. Beltz, 1997, ISBN 3-89547-118-6 .
• Laurence BonJour : The Structure of Empirical Knowledge. Harvard University Press, Cambridge 1985, ISBN 0-674-84381-9 .
• Fred Dretske : Knowledge and the Flow of Information. MIT Press, Cambridge 1981, ISBN 0-631-12765-8 .
• Michel Foucault : Die Ordnung der Dinge. 14. Auflage. Frankfurt am Main 1997, ISBN 3-518-27696-4 . (Eine Archäologie der Humanwissenschaften )
• Hilary Kornblith: Knowledge and its Place in Nature. Oxford University Press, Oxford 2002, ISBN 0-19-924632-7 .
• Keith Lehrer: Theory of Knowledge. Westview Press, Boulder 1990, ISBN 0-8133-9053-2 .
• Wolfgang Schlageter: Wissen im Sinne der Wissenschaften. Exaktes Wissen, Empirisches Wissen, Grenzen des Wissens. August von Goethe Literaturverlag, Frankfurt am Main 2013, ISBN 978-3-8372-1243-3 .
• Thomas Bernhard Seiler : Wissen zwischen Sprache Information Bewusstsein. Verlagshaus Monsenstein und Vannerdat, Münster 2008, ISBN 978-3-86582-651-0 .
• Thomas Bernhard Seiler: Evolution des Wissens. Band I: Evolution der Erkenntnisstrukturen. LIT Verlag, Berlin 2012, ISBN 978-3-643-11376-4 ; Band II: Evolution der Begriffe. LIT Verlag, Berlin 2012, ISBN 978-3-643-11377-1 .
• Hubert Knoblauch : Wissenssoziologie. Konstanz 2005, ISBN 3-8252-2719-7 .
• Horst Völz : Das ist Information. Shaker Verlag, Aachen 2017, ISBN 978-3-8440-5587-0 .

Der soziale Charakter des Wissens

• Peter Berger , Thomas Luckmann : Die gesellschaftliche Konstruktion der Wirklichkeit. Eine Theorie der Wissenssoziologie . Aus dem Englischen von Monika Plessner . 1969.
• Alvin Goldman : Knowledge in a Social World. Oxford University Press, Oxford 1999, ISBN 0-19-823820-7 .
• Ian Hacking : The Social Construction of What? Harvard University Press, Cambridge, MA 2000, ISBN 0-674-00412-4 .
• Helen Longino : Science as Social Knowledge. Princeton University Press, Princeton 1990, ISBN 0-691-02051-5 .
• Jean-François Lyotard : Das postmoderne Wissen: ein Bericht. Passagen-Verlag, Wien 1999, ISBN 3-85165-683-0 .
• Matthias Vogel, Lutz Wingert (Hrsg.): Wissen zwischen Entdeckung und Konstruktion: erkenntnistheoretische Kontroversen. Suhrkamp, Frankfurt am Main 2003, ISBN 3-518-29191-2 .

Grenzen des Wissens

• Anthony Clifford Grayling : Scepticism and the Possibility of Knowledge. Continuum International Publishing Group, 2008, ISBN 978-1-84706-173-7 .
• Karl Hepfer. Die Macht der Phantasie und die Abschaffung des absoluten Wissens. Ein philosophiehistorischer Überblick von Platon bis Kant. Alber Freiburg im Breisgau 2012, ISBN 978-3-495-48557-6 .
• Nicholas Rescher : Die Grenzen der Wissenschaft. Philipp Reclam Jun., Stuttgart 1984, ISBN 3-15-008095-9 .
• Barry Stroud : The Significance of Philosophical Scepticism. Oxford University Press, Oxford 1984, ISBN 0-19-824761-3 .
• Wolfgang Schlageter: Wissen im Sinne der Wissenschaften. Exaktes Wissen, Empirisches Wissen, Grenzen des Wissens. August von Goethe Literaturverlag, Frankfurt am Main 2013, ISBN 978-3-8372-1243-3 .

Kognitions- und Humanwissenschaften

• Niels Birbaumer , Dieter Frey, Julius Kuhl, Friedhart Klix (Hrsg.): Enzyklopädie der Psychologie / Serie 2: Enzyklopädie der Psychologie. Band 6: Wissen. Hogrefe-Verlag, 1998, ISBN 3-8017-0531-5 .
• Noam Chomsky : Knowledge of Language: Its Nature, Origin, and Use. Praeger Publishers, 1985, ISBN 0-275-90025-8 .
• Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz, Bruce Porter (Hrsg.): Handbook of Knowledge Representation. Elsevier Science, ISBN 0-444-52211-5 .
• Hermann Helbig : Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language. Springer, 2005, ISBN 3-540-24461-1 .
• Hartmut Krech: Wieviel Wissen gibt es auf der Welt? Kognitionsforscher wagen eine quantitative Antwort. In: Die Zeit , 5. September 1998, https://www.zeit.de/1998/46/199846.wissen_der_welt_.xml , abgerufen am 15. Januar 2020.
• Guy R. Lefrancois, Silke Lissek: Psychologie des Lernens. Springer, Berlin 2006, ISBN 3-540-32857-2 .
• Rainer Schützeichel (Hrsg.): Handbuch Wissenssoziologie und Wissensforschung. Konstanz 2007.
• John F. Sowa: Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Course Technology, 1999, ISBN 0-534-94965-7 .
• Wolfgang G. Stock, Mechtild Stock: Wissensrepräsentation: Auswerten und Bereitstellen von Informationen. Oldenbourg, 2008, ISBN 978-3-486-58439-4 .

Gesellschaft und Pädagogik

• Thomas Auer, Wolfgang Sturz: ABC der Wissensgesellschaft. doculine, 2007, ISBN 978-3-9810595-4-0 .
• Daniel Bell : The coming of post-industrial society a venture of social forecasting. Basic Books, New York 1973, ISBN 0-465-09713-8 .
• Uwe H. Bittlingmayer, Ullrich Bauer: Die ‚Wissensgesellschaft': Mythos, Ideologie oder Realität? Vs Verlag, 2006, ISBN 3-531-14535-5 .
• Klaus Kempter , Peter Meusburger (Hrsg.): Bildung und Wissensgesellschaft. Springer, Berlin, ISBN 3-540-29516-X .
• Lawrence Lessig : Free Culture . Penguin, 2004, ISBN 1-59420-006-8 .
• UNESCO World Report: Towards Knowledge Societies. UNESCO, Paris 2005, ISBN 92-3-104000-6 .
• Andreas Helmke: Unterrichtsqualität – erfassen, bewerten, verbessern. Kallmeyersche Verlagsbuchhandlung, Seelze 2003.
• Detlef Illmer: Formen der Erziehung und Wissensvermittlung im frühen Mittelalter. München 1971 (= Münchener Beiträge zur Mediävistik und Renaissance-Forschung. Band 7).
• Norbert Richard Wolf : Wissensorganisierende und wissensvermittelnde Literatur im Mittelalter: Perspektiven ihrer Erforschung (= Wissensliteratur im Mittelalter. Band 1). Wiesbaden 1987.

Weblinks

Wikiquote: Wissen – Zitate

Wiktionary: Wissen – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen

• Duncan Pritchard, John Turri: The Value of Knowledge. In: Edward N. Zalta (Hrsg.): Stanford Encyclopedia of Philosophy .
• Jonathan Jenkins Ichikawa, Matthias Steup: The Analysis of Knowledge. In: Edward N. Zalta (Hrsg.): Stanford Encyclopedia of Philosophy .
• Stephen Hetherington: Knowledge. In: J. Fieser, B. Dowden (Hrsg.): Internet Encyclopedia of Philosophy .
• Matthew A. Benton: Knowledge Norms. In: J. Fieser, B. Dowden (Hrsg.): Internet Encyclopedia of Philosophy .
• Aufsätze zum Wissensbegriff in der neueren Erkenntnistheorie
• wissensgesellschaft.org , ein Portal mit zahlreichen Aufsätzen.

Einzelnachweise

1. ↑ Alois Walde: Lateinisches etymologisches Wörterbuch. 3. Auflage. Heidelberg 1938, II, S. 784f.
2. ↑ Julius Pokorny: Indogermanisches Etymologisches Wörterbuch. Bern/ Wien 1859. (überarbeitete Fassung: 2007, S. 1125)
3. ↑ Das Herkunftswörterbuch (= Der Duden in zwölf Bänden . Band   7 ). 2. Auflage. Dudenverlag, Mannheim 1989, S.   816 .   Siehe auch DWDS ( „wissen“ ) und Friedrich Kluge : Etymologisches Wörterbuch der deutschen Sprache . 7. Auflage. Trübner, Straßburg 1910 ( S. 497 ).  
4. ↑ Handbuch der Wissenschaft und Bildung , Redaktion: Hartmut Bastian , Hansludwig Geiger , Paul Hermann, Deutsche Buchgemeinschaft, Darmstadt 1960, Vorwort Seite 7
5. ↑ Matthias Steup: Epistemology. In Edward N. Zalta (Hg.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2018 Edition), < https://plato.stanford.edu/archives/win2018/entries/epistemology/ >
6. ↑ Gilbert Ryle: The Concept of Mind . The University of Chicago Press 1949, S. 25–61.
7. ↑ Jeremy Fantl: Knowledge How. In Edward N. Zalta (Hg.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2017 Edition), < https://plato.stanford.edu/archives/fall2017/entries/knowledge-how/ >
8. ↑ Gettier selbst nennt Roderick Chisholm (Perceiving: A Philosophical Study. Cornell University Press 1957, S. 16) und AJ Ayer (The Problem of Knowledge. Macmillan 1956, S. 34.) als Referenzen für diese Position.
9. ↑ Siehe dazu: Alexander Becker: Falsche Meinung und Wissen im Theätet. Archiv für Geschichte der Philosophie 88 (2006), 296-313.
10. ↑ Platon , Theaitetos 201d-206b .
11. ↑ Edmund Gettier : Is Justified True Belief Knowledge? In: Analysis. Volume 23, 1963, S. 121–123.
12. ↑ David Malet Armstrong : Belief, Truth, and Knowledge. Cambridge University Press, Cambridge 1973, ISBN 0-521-09737-1 .
13. ↑ Keith Lehrer, Thomas Paxson: Knowledge: Undefeated Justified True Belief. In: The Journal of Philosophy. 1969.
14. ↑ Alvin Goldman: Discrimination and Perceptual Knowledge. In: The Journal of Philosophy. 1976.
15. ↑ Alvin Goldman, Alvin und Bob Beddor: Reliabilist Epistemology. In Edward N. Zalta (Hg.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2016 Edition), < https://plato.stanford.edu/archives/win2016/entries/reliabilism/ >
16. ↑ Richard Feldman: Reliability and Justification . The Monist 68 (1985): 159–174.
17. ↑ vgl. Ludwig Wittgenstein: Philosophische Untersuchungen . §67
18. ↑ Timothy Williamson: Knowledge and Its Limits . Oxford University Press 2000.
19. ↑ Ansgar Beckermann : Zur Inkohärenz und Irrelevanz des Wissensbegriffs. Plädoyer für eine neue Agenda in der Erkenntnistheorie. In: Zeitschrift für Philosophische Forschung. 2001.
20. ↑ Fred Dretske: Epistemic Operators. The Journal of Philosophy 67 (1970): 1007-1023.
21. ↑ Robert Nozick: Philosophical Explanations . Belknap Press 1981.
22. ↑ Stewart Cohen: Knowledge and Context. The Journal of Philosophy 83 (1986):574-583.
23. ↑ Keith DeRose: Contextualism and Knowledge Attributions. Philosophy and Phenomenological Research 52 (1992):913-929.
24. ↑ David Lewis: Elusive Knowledge. Australasian Journal of Philosophy 74 (1996):549 – 567.
25. ↑ Jeremy Fantl & Matthew McGrath: Evidence, Pragmatics, and Justification. Philosophical Review 111 (2002): 67-94.
26. ↑ Jason Stanley: Knowledge and Practical Interest . Oxford University Press 2005.
27. ↑ John MacFarlane: The Assessment Sensitivity of Knowledge Attributions. Oxford Studies in Epistemology 1 (2005), 197-233.
28. ↑ Peter Unger: Ignorance. A Case for Scepticism . Oxford University Press 1975.
29. ↑ Jonathan Schaffer: Skepticism, Contextualism, and Discrimination. Philosophy and Phenomenological Research 69 (2004), 138–155
30. ↑ Patrick Rysiew: The Context-Sensitivity of Knowledge Attributions. Noûs 35 (2001):477–514.
31. ↑ Edmund Husserl: Phänomenologie der Mathematik. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1989.
32. ↑ Hannah Arendt: Vita Activa. Piper, München 1967.
33. ↑ Hermann Weyl: Philosophie der Mathematik und Naturwissenschaft. R.Oldenbourg, München 1976.
34. ↑ vgl. Peter Schreiber: Grundlagen der Mathematik. VEB Verlag der Wissenschaften, Berlin 1977.
35. ↑ Kurt Gödel : Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme. In: Monatsheft für Mathematik und Physik. Nr. 38, 1931, S. 173–198.
36. ↑ JE Hopcroft, JD Ullman: Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie. Addison-Wesley, Bonn/ New York/ Amsterdam 1988.
37. ↑ ^{a b c d} vgl. Wolfgang Schlageter: Wissen im Sinne der Wissenschaften - Exaktes Wissen, Empirisches Wissen, Grenzen des Wissens. August von Goethe Verlag, Frankfurt am Main 2013.
38. ↑ vgl. Werner Heisenberg: Schritte über Grenzen. Piper München 1973.
39. ↑ vgl. Ernst Hoffmann: Die antike Philosophie von Aristoteles bis zum Ausgang des Altertums. In: Max Dessoir: Lehrbuch der Philosophie. Berlin 1925.
40. ↑ vgl. Ernst Mach: Die Mechanik und ihre Entwicklung. Leipzig 1933.
41. ↑ vgl. Francois Jacob: Die Logik des Lebendigen. Fischer, Frankfurt 1972.
42. ↑ vgl. Ernst Cassirer: Das Erkenntnisproblem in der Philosophie und Wissenschaft in der neueren Zeit. Band 1, Darmstadt 1974.
43. ↑ vgl. Ernst Hofmann: Die antike Philosophie von Aristoteles bis zum Ausgang des Altertums. In: Max Dessoir: Lehrbuch der Philosophie. Berlin 1925.
44. ↑ vgl. Johannes Hirschberger: Geschichte der Philosophie. Band 2, Freiburg 1953.
45. ↑ Wolfgang Stegmüller: Das Problem der Induktion: Humes Herausforderung und moderne Antworten. Darmstadt 1975.
46. ↑ vgl. Ernst von Aster: Die Geschichte der neueren Philosophie. In: Max Dessoir: Geschichte der Philosophie. Fourier, Wiesbaden 1975.
47. ↑ Hannah Arendt: Vita Activa. Piper Verlag, München 1981.
48. ↑ Ernst Cassirer: Das Erkenntnisproblem in der Philosophie und Wissenschaft in der neueren Zeit. Band 4, Darmstadt 1974.
49. ↑ Richard Feynman: Vorlesungen über Physik. Band 1, Oldenbourg, München/ Wien 1991.
50. ↑ Noam Chomsky : Aspects of the Theory of Syntax. MIT Press, Cambridge 1965.
51. ↑ Immanuel Kant : Kritik der reinen Vernunft . Einleitung, A1 ff. / B7 ff.
52. ↑ Einen Überblick zur Gegenwartsdebatte findet sich in: Paul Boghossian , Christopher Peacocke (Hrsg.): New Essays on the A Priori. Oxford University Press, Oxford 2000, ISBN 0-19-924127-9 .
53. ↑ Michael Polanyi : The tacit dimension. Doubleday, Garden City 1966, ISBN 0-8446-5999-1 .
54. ↑ Quelle: Aus dem »Wandsbeker Boten des Matthias Claudius«, Ausgabe von 1871. Zitiert nach www.aphorismen.de
55. ↑ John Anderson: Language memory and thought. Erlbaum, Hillsdale 1976.
56. ↑ C. Schmitz, B. Zucker: Wissensmanagement. Metropolitan Verlag, Regensburg/ Berlin 2003.
57. ↑ Erich Hartlieb: Wissenslogistik: Effektives und effizientes Management von Wissensressourcen. 1. Auflage. Dt. Univ.-Verlag, Wiesbaden 2002.
58. ↑ Robert Solso: Kognitive Psychologie. Springer, Heidelberg 2005, ISBN 3-540-21270-1 , S. 242.
59. ↑ Gabi Reinmann-Rothmeier, Heinz Mandl: Wissen. In: Lexikon der Neurowissenschaften. Band 3, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg 2001, ISBN 3-8274-0453-3 , S. 466.
60. ↑ Quillian Collins: retrieval time from semantic memory. In: Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1969.
61. ↑ vgl. Ute Schmid, Martin C. Kindsmüller: Kognitive Modellierung: Eine Einführung in die logischen und algorithmischen Grundlagen. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg 2002, ISBN 3-86025-367-0 , S. 35ff.
62. ↑ Marvin Minsky : A framework for representing knowledge. In: Patrick Henry Winston: The Psychology of Computer Vision. McGraw-Hill, New York 1975, ISBN 0-07-071048-1 .
63. ↑ Joseph Giarratano, Gary Riley: Expert Systems, Principles and Programming. Cengage Learning Services, 2004, ISBN 0-534-38447-1 .
64. ↑ Joseph Weizenbaum : ELIZA – A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine. In: Communications of the ACM. 1966.
65. ↑ Daniel Dennett: Consciousness Explained. Little Brown, Boston 1991, ISBN 0-316-18066-1 , S. 436.
66. ↑ Städler: Lexikon der Psychologie. 1998.
67. ↑ Eine ausführliche Darstellung des Konnektionismus bietet: Georg Dorffner: Konnektionismus. Teubner, Stuttgart 1991, ISBN 3-519-02455-1 .
68. ↑ Donald Olding Hebb: The Organization of Behavior. 1949.
69. ↑ Eine Ausnahme findet sich in: R. Epstein, N. Kanwisher: A cortical representation of the local visual environment. In: Nature. 392, 1999, S. 598–601.
70. ↑ vgl. den Sammelband Thomas Metzinger (Hrsg.): Neural Correlates of Consciousness: Conceptual and Empirical Questions. MIT Press, Cambridge, MA 2000, ISBN 0-262-13370-9 .
71. ↑ ^{a b} Alvin Goldman: Social Epistemology. In: Stanford Encyclopedia of Philosophy .
72. ↑ Alvin Goldman: Knowledge in a Social World. Oxford University Press, Oxford 1999, ISBN 0-19-823820-7 .
73. ↑ Philip Kitcher: The Advancement of Science. Oxford University Press, New York 1993, ISBN 0-19-509653-3 .
74. ↑ Paul Feyerabend: Wider den Methodenzwang. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1975, ISBN 3-518-28197-6 , S. 254.
75. ↑ Michel Foucault: Der Wille zum Wissen. Sexualität und Wahrheit 1. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1983, ISBN 3-518-28316-2 , S. 29.
76. ↑ Bruno Latour, Science in Action. Harvard University Press, Cambridge, MA 1987, Kapitel 1, ISBN 0-674-79291-2 .
77. ↑ Paul A. Boghossian: Fear of Knowledge: Against Relativism and Constructivism. Oxford University Press, Oxford, 2007, ISBN 978-0-19-923041-9 , S. 10–25.
78. ↑ Eine einflussreiche Verteidigung des relativistischen Konstruktivismus findet sich in: Nelson Goodman: Weisen der Welterzeugung. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1990, ISBN 3-518-28463-0 .
79. ↑ Barry Barnes, David Bloor: Relativism, Rationalism, and the Sociology of Knowledge. In: Martin Hollis, Steven Lukes (Hrsg.): Rationality and Relativism. MIT Press, Cambridge, MA 1982, ISBN 0-262-58061-6 , S. 27.
80. ↑ Nelson Goodman: Weisen der Welterzugung. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1990, ISBN 3-518-28463-0 , S. 35.
81. ↑ Ein nichtrelativistischer Konstruktivismus wird verteidigt in: Ian Hacking: The Social Construction of What? Harvard University Press, Cambridge, MA 2000, ISBN 0-674-00412-4 .
82. ↑ Platon: Theätet. 160d-179c
83. ↑ ^{a b} Immanuel Kant: Kritik der reinen Vernunft A 426ff. / B 454ff.
84. ↑ vgl. etwa: Emil Heinrich Du Bois-Reymond:Über die Grenzen des Naturerkennens. Vortrag auf der zweiten allgemeinen Sitzung der 45. Versammlung Deutscher Naturforscher und Ärzte zu Leipzig am 14. August 1872, Abdruck in: Reden von Emil du Bois-Reymond in zwei Bänden. Erster Band, Veit & Comp, Leipzig 1912, S. 441–473.
85. ↑ Gregor Betz: Prediction Or Prophecy?: The Boundaries of Economic Foreknowledge and Their Socio-Political Consequences. DUV, 2006, ISBN 3-8350-0223-6 .
86. ↑ Gregor Betz: Probabilities in climate policy advice: a critical comment. In: Climatic Change. 2007, S. 1–9.
87. ↑ René Descartes: Meditationes de prima philosophia. 1641.
88. ↑ Die Relevanzfrage wird diskutiert in CG Stine: Scepticism, Relevant Alternatives, and Deductive Closure. In: Philosophical Studies. 1976, S. 249–261.
89. ↑ Hilary Putnam: Vernunft, Wahrheit und Geschichte. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1982, ISBN 3-518-06034-1 .
90. ↑ Immanuel Kant: Kritik der reinen Vernunft. A VII
91. ↑ z. B. Rudolf Carnap: Scheinprobleme in der Philosophie. Das Fremdpsychische und der Realismusstreit. Berlin 1928.
92. ↑ Willard van Orman Quine: Naturalisierte Erkenntnistheorie. In: ders.: Ontologische Relativität und andere Schriften. Reclam, Stuttgart 1975, S. 105.
93. ↑ vgl. etwa: Conor Cunningham, Peter Candler (Hrsg.): Belief and Metaphysics. SCM Press, 2007, ISBN 978-0-334-04150-4 , Einleitung
94. ↑ Einen Überblick bietet: Jean Heidmann: Extraterrestrial Intelligence. Cambridge University Press, Cambridge 1997, ISBN 0-521-58563-5 .
95. ↑ Frank Drake, Dava Sobel: I s Anyone Out There? The Scientific Search for Extraterrestrial Intelligence. Delacorte Press, New York 1992, ISBN 0-385-30532-X .
96. ↑ John Dupré: Human Nature and the Limits of Science. Clarendon Press, Oxford 2003, ISBN 0-19-924806-0 .
97. ↑ Stephen Jay Gould: The Panda's Thumb. Norton & Company, New York 1980, ISBN 0-393-30819-7 , S. 268.
98. ↑ Oskar Morgenstern: Wirtschaftsprognose: Eine Untersuchung ihrer Voraussetzungen und Möglichkeiten. Springer, 1928, S. 26.
99. ↑ Oskar Morgenstern: Wirtschaftsprognose: Eine Untersuchung ihrer Voraussetzungen und Möglichkeiten. Springer, 1928, S. 112.
100. ↑ Charles Sanders Peirce: Collected Papers. Harvard University Press, Cambridge, MA 1931, S. 1141–1175.
101. ↑ Larry Laudan: A Confutation of Convergent Realism. In: Philosophy of Science. 1981.
102. ↑ Meinhard Miegel: Von der Arbeitskraft zum Wissen. Merkmale einer gesellschaftlichen Revolution. In: Merkur. 55, 3, 2001, S. 203.
103. ↑ Sigrid Nolda: Das Konzept der Wissensgesellschaft und seine (mögliche) Bedeutung für die Erwachsenenbildung. In: J. Wittpoth (Hrsg.): Erwachsenenbildung und Zeitdiagnose. Theoriebeobachtungen. Bielefeld 2001, ISBN 3-7639-1831-0 , S. 117.
104. ↑ ^{a b} UNESCO World Report: Towards Knowledge Societies. UNESCO, Paris 2005, ISBN 92-3-104000-6 , S. 17.
105. ↑ Francis Bacon: Meditationes Sacrae. 11. Artikel De Haeresibus. 1597.
106. ↑ Michel Foucault: Der Wille zum Wissen. Sexualität und Wahrheit 1. Suhrkamp, Frankfurt am Main 1983, ISBN 3-518-28316-2 , S. 132.
107. ↑ Hans N. Weiler: Wissen und Macht in einer Welt der Konflikte. Zur Politik der Wissensproduktion. In: Karsten Gerlof, Anne Ulrich (Hrsg.): Die Verfasstheit der Wissensgesellschaft. Westfälisches Dampfboot, 2005, ISBN 3-89691-619-X .
108. ↑ vgl. Reto Mantz: Open Source, Open Content und Open Access: Gemeinsamkeiten und Unterschiede. In: B. Lutterbeck, Matthias Bärwolff, RA Gehring (Hrsg.): OpenSourceJahrbuch 2007 – Zwischen freier Software und Gesellschaftsmodell. Lehmanns Media, Berlin 2007, ISBN 978-3-86541-191-4 .
109. ↑ Hermann Ebbinghaus: Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Nachdruck der 1. Auflage von 1885. Wissenschaftliche Buchgesellschaft, Darmstadt 1992, ISBN 3-534-05255-2 .
110. ↑ John B. Watson: Psychology as the Behaviorist Views It. In: Psychological Review. 20, 1913, S. 158–177.
111. ↑ W. O'Donohue, KE Ferguson, AE Naugle: The structure of the cognitive revolution. An examination from the philosophy of science. In: The Behavior Analyst. 26, 2003, S. 85–110.
112. ↑ vgl. Ulrich Herrmann: Das Allgemeine an der allgemeinen Pädagogik. In: Bildung und Erziehung. 2004.
113. ↑ Marlene Scardamalia, Carl Bereiter: Knowledge Building. In: James Guthrie (Hrsg.): Encyclopedia of Education. Macmillan Reference, New York 2003, ISBN 0-02-865594-X .
114. ↑ Marlene Scardamalia, Carl Bereiter: Knowledge building: Theory, pedagogy, and technology. In: Keith Sawyer (Hrsg.): Cambridge Handbook of the Learning Sciences. Cambridge University Press, New York 2006, ISBN 0-521-60777-9 .
115. ↑ BS Bloom: Taxonomy of Educational Objectives, Handbook I: The Cognitive Domain. David McKay, New York 1956 und DR Krathwohl, BS Bloom, BB Masia: Taxonomy of Educational Objectives, the Classification of Educational Goals. Handbook II: Affective Domain. David McKay, New York 1973.