Das folgende ist eine kleine Sammlung von Zitaten etc. die im Zusammenhang mit der Funktion und dem Zusammenspiel unterschiedlicher Wissensarten stehen.

Beispiele für computerbasierte hybride Systeme

Die folgenden Autoren arbeiten alle mit einer ähnlichen hybride Architektur: Zuerst werden (`deklarative) Regel gelernt. Diese Regeln leiten dann den Aufbau eines vielschichtigen konnektionistischen Netz.

„For instance, to carry out addition with normal paper and pencil algorithms, people must only memorize 100 addition facts and an algorithm for adding one column at a time. … By using arithmetic procedures people can solve addition problems of arbitrary size. Without a task decomposition, a learning system would be faced with learning to map 1010 different addend combinations in order to solve all possible five-column addition problems!“ (p. 116f) Schneider & Oliver, 1991

• Anderson, J. R. & Betz, J. (2001) A hybrid model of categorization. Psychonomic Bulletin and Review, 8; 629-647.
• Gutknecht, M. & Pfeifer, R. (1990) An Approach to Integrating Expert Systems with Connectionist Networks. Forschungsbericht Nr. 90.01, Zürich, Institut für Informatik der Universität Zürich.
• Reder, L. M. & Klatzky, R. L. (1994) Transfer: Training for Performance. In: D. Druckman & R. A. Bjork: Learning, Remembering, Believing: Enhancing team andindividual performance. Washington, D.C., National Academy Press; 25-56.
• Schneider, W. & Oliver, W. L. (1991) An Instructable Connectionist/Control Architecture: Using Rule-Based Instructions to Accomplish Connectionist Learning in a Human Time Scale. In: K. VanLehn: Architectures for Intelligence. Hillsdale, N.J., Lawrence Erlbaum; 113-145.

`Deklaratives Wissen als Kontrolle von `situativem Wissen

„We argue that associational reasoning is well-suited for efficiently generating initial hypotheses, while the more robust, but computationally expensive, causal reasoning is better suited to debugging nearly correct hypotheses into valid solutions“ Simmons, 1992

• Simmons, R. G. (1992) The role of associational and causal reasoning in problem solving. Artificial Intelligence, 53; 159-207.

Tripp (1995) beschreibt, dass beim Erlernen einer Sprache „on-the-job“, bei der immer nur aus der Situation heraus und für die Situation gelernt wird, die Gefahr einer „Fossilisierung“ besteht. Die Lerner behalten einmal gebrauchte Wendungen, die offensichtlich verstanden werden, bei, obwohl sie nicht korrekt sind. Eine gewisse Auseinandersetzung damit, was in der entsprechenden Sprache als korrekt gilt, ist deshalb notwendig.

• Tripp, S. D. (1995) Theories, traditions, and situated learning. In: H. McClellan: Situated Learning Perspectives. Englewood Cliffs, NJ, Educational Technology Publications; 155-166.