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abstract: "Wir stellen einen Ansatz zum Erwerb von Probleml�sefertigkeiten vor, der auf dem im Bereich ``Automatisches Programmieren'' entwickelten Prinzip der Induktion rekursiver Programmschemata basiert. Dieser Ansatz erm�glicht es, drei Ebenen der Generalisierung zu modellieren: In einem ersten Schritt wird aufgrund konkreter Probleml�seerfahrungen ein bedingtes (initiales) Programm aufgebaut, das �ber die Probleml�sungen f�r bereits explorierte Anfangszust�nde eines Problems generalisiert (learning by doing). Im zweiten Schritt wird aus diesem initialen Programm ein rekursives Programmschema inferiert. Dies entspricht einer Generalisierung �ber rekursiv aufz�hlbare Problemr�ume. In einem dritten Schritt kann von der konkreten Bedeutung der Operationssymbole eines Programmschemas abstrahiert werden. Die Struktur des rekursiven Programmschemas generalisiert �ber die Klasse strukturgleicher Probleme (learning by analogy). Mit diesem Ansatz ist es m�glich, learning by doing und learning by analogy in einem einheitlichen Rahmen zu beschreiben. Dabei wird nicht nur die Nutzung, sondern auch der Aufbau von (Programm-) Schemata modelliert. Schlie�lich liefert der Ansatz der induktiven Programmsynthese eine theoretisch fundierte formale Basis f�r den Erwerb von Probleml�sefertigkeiten."
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