Chunking ist die Umkodierung kleinerer Informationseinheiten in größere, vertraute Einheiten. Chunking wird oft angenommen, um die begrenzte Kapazität des Arbeitsspeichers (WM) zu umgehen. Wir untersuchen, wie Chunks in WM-Aufgaben verwendet werden, und behandeln drei Fragen: (a) Reduziert Chunking die Belastung von WM? In vier Experimenten wurden Chunking-Vorteile nicht nur für den Rückruf des Chunked, sondern auch für andere Nicht-Chunked-Informationen gefunden, die gleichzeitig in WM gehalten werden, was die Annahme unterstützt, dass Chunking die Last reduziert., (b) Ist der Chunking-Vorteil unabhängig von der Chunk-Größe? Das chunking nutzen war unabhängig von der chunk-Größe nur, wenn die Teile wurden aus einzigartigen Elementen, so dass jedes Teil ersetzt werden könnte durch seine erste element (Experiment 1), aber nicht, wenn mehrere Stücke Bestand aus überlappender Elemente, durch die Deaktivierung dieser ersetzungsstrategie (Experimente 2 und 3). Die chunk-Größe, die Wirkung wird nicht durch Unterschiede in der Probe so lange wie Sie es beibehalten, wenn die Teilnehmer wurden benötigt, um artikulatorische Unterdrückung (Experiment 3)., Daher ist die WM-Kapazität unabhängig von ihrer Größe nicht auf eine feste Anzahl von Blöcken beschränkt. (c) Hängt der Chunking-Vorteil von der seriellen Position des Chunks ab? Chunks in frühen Listenpositionen verbesserten den Rückruf von anderem, Nicht-Chunked-Material, aber Chunks am Ende der Liste nicht. Wir schließen daraus, dass ein Chunk die Belastung von WM reduziert, indem eine kompakte Chunk-Darstellung aus dem Langzeitgedächtnis abgerufen wird, die die Darstellungen einzelner Elemente des Chunks ersetzt. Dadurch wird Kapazität für nachträglich codiertes Material frei. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, alle Rechte vorbehalten).