Yerkes-Dodson-Gesetz

Diese psychologische Gesetzmäßigkeit bezieht sich auf eine hypothetische Beziehung, die zwischen der  Motivation und der Schwierigkeit einer Lernaufgabe besteht.  Aus der Theorie des Aktivationsniveaus sowie aus der Theorie der Leistungsmotivation folgt bekanntlich, dass Menschen extreme Unter- und Überaktivierung im Allgemeinen nicht schätzen. Individuen werden am ehesten stimuliert und herausgefordert durch Aufgaben mittlerer Schwierigkeit, d. h., Aufgaben, die fordern aber nicht überfordern. Atkinson (1964) vermutet sogar, dass ein Zustand der Übermotivation (im Sinne von: “etwas unbedingt wollen“) als Stressfaktor wirkt.

Das Yerkes-Dodson-Gesetz veranschaulicht diesen Zusammenhang theoretisch, das von Yerkes & Dodson (1908) bei Ratten gefunden und später auf den Menschen generalisiert wurde. Grafisch ergibt sich eine umgekehrt U-förmige Beziehung zwischen Aktivierung und Leistung bei verschiedenen Lernaufgaben, die zu bewältigen sind. Demnach ist eine Leistung bei sehr niedriger und sehr hoher Aktivierung geringer als bei mittlerer Erregung. Bei sehr hoher Erregung und niedriger Schwierigkeit der Aufgaben kommt es hingegen zu keinem vergleichbaren Leistungsabfall.

Definition 1

Von den amerikanischen Psychologen Yerkes und Dodson ursprünglich (1906) bei Ratten gefundene, später auf den Menschen generalisierte umgekehrte U-förmige Beziehung zwischen Erregung (z.B. Angst, Leistungsmotivation) und Leistung bei verschiedenen Lernaufgaben. Demzufolge ist die Leistung bei sehr niedrigem und hohem Erregungsgrad schlechter als bei mittlerer Erregung. Das heißt: Die optimale Motivation für eine Lernaufgabe nimmt mit zunehmender Schwierigkeit der Aufgabe ab (vgl. Lexikon der Psychologie, 2002, S. 24).

Definition 2

Die Fragestellung lautet: Bei welchen Ausmaß von Aktivierung besteht die höchste Leistungsfähigkeit. Das Yerkes-Dodson-Gesetz postuliert eine umgekehrte U-förmige Beziehung zwischen Aktivation und Leistung. Das bedeutet, dass die höchste Leistungsfähigkeit bei einem mittleren Aktivationsniveau besteht, während sowohl geringe Aktivation als auch eine Übererregung; zu einer Leistungsabnahme führen. Diese Regel gilt für Aufgaben mittlerer Schwierigkeit (vgl. Dietz, 2006, S. 28).

Definition 3

„Nach dem Yerkes-Dodson-Gesetz bietet ein mittleres Erregungsniveau die beste Voraussetzung um eine optimale Lerngeschwindigkeit zu erreichen, während das Leistungsvermögen bei stärkerer und schwächerer Aktivität des Organismus abnimmt. Diese Gesetzmäßigkeit wurde 1906 von den amerikanischen Psychologen Yerkes und Dodson formuliert und zuerst im Experiment an Tieren nachgewiesen“ (Schrader, 2008, S.377).

Definition 4

„Das Yerkes-Dodson-Gesetz besagt, dass zwischen Aktivation und Leistung ein umgekehrt U-förmiger Zusammenhang besteht, d. h., dass es für ein Leistungsoptimum ein mittleres, ideales Aktivationsniveau gibt; Über- bzw. Unteraktivierung ist für die Leistung eher ungünstig. Je schwieriger eine Aufgabe desto niedriger das Aktivationsoptimum (und umgekehrt)“ (Priewe & Tümmers, 2007, S. 11).

Definition 5

„Die zwischen dem Aktivationsniveau und der Leistungsfähigkeit bestehende, umgekehrt U-förmige Beziehung: sowohl eine zu geringe wie eine zu hohe à Aktivation wirken leistungshemmend. Eine optimale Leistungsfähigkeit besteht nach dem Yerkes-Dodson-Gesetz folglich bei einer mittleren à Motivation“ (Koschnik, 1995, S. 681).


Eine Analyse der empirischen Literatur zu Frage der Aufgabenschwierigkeit von Marion Kloep zeigt übrigens eine klare Überlegenheit niedriger Schwierigkeitsgrade vor anderen im Hinblick auf Affekt, Aufgabenwahl, Anstrengung, Ausdauer und Leistung. Sie moniert in ihrer Arbeit auch die eher fragwürdige Forschungs- und Veroffentlichungspraxis vieler Leistungsmotivationsforscher, denen sie vorwirft, mit methodischem Dilettantismus, ungenauer Arbeit und Datenverfälschung bis an die Grenzen wissenschaftlicher Ethik zu gehen.

Beim Lernen gibt es bekanntlich einen optimalen Schwierigkeitsgrad, bei dem man am besten Neues lernt, denn sind die Aufgaben zu leicht, gibt es kaum noch etwas zu lernen und es ist schwierig sich zu motivieren, sind sie zu schwer, scheitert man und die Motivation ist dahin. Für das optimale Lernen muss daher immer genau jene Schwierigkeitsstufe bei Aufgaben gefunden werden, bei der die Inhalte einerseits fordernd, andererseits aber auch bewältigbar sind. Das gilt übrigens auch für neuronale Netzwerke, wie Wilson et al. (2019) gezeigt haben, denn neuronale Netzwerke lernen dann am besten, wenn sie etwa fünfzehn Prozent Fehler machen, etwa auch solche Fehler, die menschliches und tierisches Lernen nachbilden sollen. In den Versuchen wurde ein sehr einfacher Test eingesetzt, in dem die elektronischen Probanden lediglich eine sich gemeinsam bewegende Gruppe von Punkten erkennen mussten, wobei sich diese Fähigkeit durch Üben verbessern lässt, und wie schnell die Netzwerke lernen, lässt sich dabei auch exakt messen. Nach diesen Experimenten ist die Lerngeschwindigkeit am höchsten, wenn man durch Anpassen der Schwierigkeit die Trefferquote bei 15 Prozent hält, wobei diese 85-Prozent-Regel auch für alle getesteten Akteure gilt. Weicht die Fehlerrate dagegen in die eine oder andere Richtung deutlich von diesem Wert ab, sinkt die Lerngeschwindigkeit exponentiell.

Literatur

Dietz, F. (2006). Psychologie 1 – Methodische Grundlagen und biopsychologische Modelle. Marburg: MEDI-LEARN Verlag.
Diamond D. M., Campbell, A.M., Park, C.R., Halonen, J.,  & Zoladz, P.R. (2007). The Temporal Dynamics Model of Emotional Memory Processing: A Synthesis on the Neurobiological Basis of Stress-Induced Amnesia, Flashbulb and Traumatic Memories, and the Yerkes-Dodson Law. Neural Plasticity, 33. Doi:10.1155/2007/60803.
Koschnik, W. (1995). Management – Enzyklopädisches Lexikon. Berlin: Walter de Gruyter & Co.
Lexikon der Psychologie in fünf Bänden – Fünfter Band (2002). Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
Priewe, J. & Tümmers D. (2007). Das Erste – Kompendium Vorklinik. Heidelberg: Springer Medizin Verlag.
Schrader, S. (2008). Psychologie – Allgemeine Psychologie, Entwicklungspsychologie, Sozialpsychologie. München: Compact Verlag.
Stangl, W. (2003). Motive und Motivation.
WWW: https://arbeitsblaetter.stangl-taller.at/MOTIVATION/MotivationModelle.shtml (03-01-24)
Wilson, R. C., Shenhav, A., Straccia, M. & Cohen, J. D. (2019). The Eighty Five Percent Rule for optimal learning. Nature Communications volume, 10, doi:10.1038/s41467-019-12552-4.
Yerkes, R.M. & Dodson, J.D. (1908). The relation of strength of stimulus to rapidity of habit-formation. Journal of Comparative Neurology and Psychology, 18, 459-482.

Schreibe einen Kommentar

Du musst eingeloggt um einen Kommentar zu hinterlassen.

*