Beim Lernen die Struktur des Netzwerks Gedächtnis berücksichtigen


Der effektive Abruf des Wissens aus dem Langzeitgedächtnis ist von entscheidender Bedeutung für jegliche Gedächtnisleistung. Lediglich fünf Informationskanäle stehen dem ungeheuren Reservoir des Langzeitgedächtnisses gegenüber, wobei die Einschränkung dadurch noch größer wird, dass immer ein bis zwei Informationskanäle belegt sind, um die aktuelle Situation zu managen, und nicht für Abrufprozesse zur Verfügung stehen.

So beobachtet man etwa während einer Prüfung den Prüfer oder die Prüferin, um daraus geeignete Strategien für das weitere Vorgehen abzuleiten. Dadurch werden entsprechende Kapazitäten im Arbeitsspeicher gebunden. Tatsächlich gibt es häufig Probleme beim Abruf von Informationen, d. h., man erinnert sich nicht (Denkhemmung, black out). Hier wirkt sich die Begrenztheit des Arbeitsspeichers mitunter drastisch aus. Dabei läuft der größte Teil des Abrufprozesses, d. h. des Erinnerns, unbewusst ab. Man spricht hier von einer sich von selbst ausbreitenden Aktivierung des Gedächtnisses. Lässt man auf eine Wasseroberfläche Steine hineinfallen, breiten sich kreisförmige Wellen nach allen Seiten aus, die sich an manchen Stellen überschneiden und dort besondere Wellenberge verursachen. Analog kann man sich einen Begriff im Arbeitsspeicher vorstellen, der gleich einem Stein ins Langzeitgedächtnis fällt und gleich einer Welle alle mit diesem Begriff assoziierten Informationen im Langzeitgedächtnis aktiviert. Begriffe, die stärker miteinander verbunden sind bzw. näher am Ursprungsbegriff liegen, werden stärker aktiviert.

Einmal angedacht laufen viele Aktivitäten im Gedächtnis wie Suchprozesse oder Verknüpfungen unbewusst weiter. Dies erklärt auch, warum man sich oft mit Verspätung an etwas Bestimmtes erinnert, denn ein gesuchter Name etwa liegt einem auf der Zunge, fällt einem aber nicht mehr ein. Zwei Stunden später wie aus heiterem Himmel ist der Name plötzlich da, obwohl man gar nicht mehr daran gedacht hat. Die Erregungswellen bzw. Aktivierungen folgen der Struktur des Netzwerks Gedächtnis, woraus sich die große Bedeutung der Struktur des Netzwerks ergibt, da über eine gute effiziente Organisation des Wissens diese unbewussten Prozesse gesteuert werden und die relevante Information automatisch aktiviert wird. Daher ist die Organisation des Wissens im Langzeitgedächtnis von so großer Bedeutung für die Abrufprozesse und damit letztlich für die Effizienz des vorhandenen Wissens.

Daher ist es wichtig ist, den Lernstoff schon beim Lernen eng zu vernetzen und sinnvoll zu strukturieren, wobei schon vor dem Lernen eine gute Struktur im Gedächtnis vorhanden sein sollte, die man sich aber aktiv zuvor erarbeiten muss. Die Erarbeitung einer solchen Struktur ist für den Abrufprozess des Wissens von großer Wichtigkeit und kann im engeren Sinn als zentrale Lerntechnik angesehen werden.



Optimale Aufgabenschwierigkeit in künstlichen neuronalen Netzen


Beim menschlichen und tierischen Lernen gibt es bekanntlich einen optimalen Schwierigkeitsgrad, bei dem am besten Neues gelernt wird, denn sind die Aufgaben zu leicht, gibt es kaum noch etwas zu lernen und es ist schwierig sich zu motivieren, sind die Aufgaben 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 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

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.



Lernen bei Säuglingen


Bei der Untersuchung von Lernprozessen im Gehirn beschränken sich die meisten Forschungen auf Erwachsene, doch nun wurde in einer aktuellen Studie untersucht, welche neuronalen Prozesse im Gehirn von Babys bei Lernprozessen aktiviert werden. Köster et al. (2019) haben in einer Studie nun wesentliche Aspekte der Lernprozesse bei Babys entschlüsselt und festgestellt, dass Babys vor allem durch Überraschungen lernen. Im Rahmen dieser Studie wurden neun Monate alten Babys Bildergeschichten gezeigt, die entweder einen erwarteten oder einen unerwarteten Handlungsausgang hatten. So war in einer Geschichte etwa ein Mann zu sehen, der eine Brezel essen wollte und diese entweder zum Mund oder stattdessen auf den Kopf führte, während in einer anderen Szenen ein Ball auf einen Tisch oder unerwartet durch die Tischplatte hindurch fiel. Dabei wurden mittels eines Elektroenzephalogramms die verschiedenen Frequenzen, die mit kognitiven Prozessen in Zusammenhang gebracht werden, erfasst.

Das Elektroenzephalogramm zeigte bei den Kindern entweder eine Frequenz, die dem Theta-Rhythmus entspricht, der bei Erwachsenen mit Lernprozessen assoziiert ist, oder eine schnellere Frequenz, die dem Alpha-Rhythmus entspricht, der immer dann auftritt, wenn man gerade nicht aufmerksam ist, sondern sich entspannt. Anhand der Messungen ist deutlich geworden, dass der Theta-Rhythmus bei den Babys im Vergleich zu erwarteten Ereignissen besonders sensitiv für unerwartete Ereignisse ist. Auswirkungen auf den Alpha-Rhythmus waren nicht festzustellen. Säuglinge haben offenbar grundlegende Erwartungen an ihr physisches und soziales Umfeld, wie ihre Aufmerksamkeit für Ereignisse zeigt, die ihre Erwartungen verletzen. Die Verarbeitung unerwarteter Ereignisse im Theta-Rhythmus spiegelt vermutlich solche Lernprozesse wider.

Literatur

Köster, Moritz, Langeloh, Miriam & Hoehl, Stefanie (2019). Visually Entrained Theta Oscillations Increase for Unexpected Events in the Infant Brain. Psychological Science, doi:10.1177/0956797619876260.
https://www.heilpraxisnet.de/naturheilpraxis/wie-lernen-babys-20191016470062 (19-10-11)
https://lexikon.stangl.eu/26675/theta-wellen/ (17-12-12)



© Werner Stangl Linz 2019