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Mathematical models have become an important tool for understanding the control of eye movements during reading. Main goals of the development of the SWIFT model (Engbert, Longtin, & Kliegl, 2002)were to investigate the possibility of spatially distributed processing and to implement a general mechanism for all types of eye movements we observe in reading experiments. Here, we present an advanced version of SWIFT which integrates properties of the oculomotor system and effects of word recognition to explain many of the experimental phenomena faced in reading research. We propose new procedures for the estimation of model parameters and for the test of the model’s performance. A mathematical analysis of the dynamics of the SWIFT model is presented. Finally, within this framework, we present an analysis of the transition from parallel to serial processing.
Im kognitiv-motivationalen Prozessmodell des Lernens wird angenommen, dass der Lernerfolg von der Qualität und der Dauer ausgeführter Lernaktivitäten, aber auch vom Funktionszustand des Lerners während der Lernphase abhängt. Es wird vermutet, dass eine von mehreren Variablen des Funktionszustandes der Flow-Zustand während des Lernens ist. In einer Untersuchung in universitären Fremdsprachenkursen zeigte sich in der Tat, dass Flow-Erleben während des Unterrichts die späteren Lernleistungen auch dann vorhersagt, wenn der Leistungseffekt relevanter Lernkompetenzvariablen vorweg berücksichtigt wird. Gemäß dem kognitiv-motivationalen Prozessmodell wird Flow-Erleben seinerseits über die aktuelle Motivation vor der Lernphase vorhergesagt, wobei die wiederum von einer allgemeineren Motivationsvariablen zu Semesterbeginn abhängt. Diese Struktur wurde in einer zweiten Untersuchung repliziert und zwar an Studenten im Verlauf ihrer Statistikausbildung im Fach Psychologie. Beide Ergebnisse sprechen dafür, dass Flow- Erleben während des Lernens eine leistungsrelevante Variable des Funktionszustandes beim Lernen ist, die sich in ihrer Beziehungsstruktur erwartungsgemäß in das kognitivmotivationale Prozessmodell einpassen lässt.