Neuronale Codes und Lernen
Sequenzielles Lernen, d.h. das Erlernen von Abfolgen, wird mit mehreren Arten von Lernen wie Sprachverständnis und motorischen Fähigkeiten assoziiert. Obwohl die genauen Mechanismen noch unerforscht sind, wird vermutet, dass hier statistische Lernregeln zum Tragen kommen, die über verschiedene Arten von Hirnrhythmen funktionieren. Das EU-finanzierte Projekt PSLOAHMD (Predicting sequential learning from oscillatory activity in human MEG-Data) suchte nach Zusammenhängen zwischen sequenziellem Lernen und neuronalen Oszillationen verschiedener Frequenzen. Insbesondere untersuchte man, welche Rolle Theta-Oszillationen (5-7 Hz) beim Abrufen von Abläufen spielen, und wie die Amplituden von Beta- (15-3- Hz) und Gamma- (30-100 Hz) Oszillationen mit der Vorhersage erwartbarer Ereignisse korrelieren. Mittels Magnetenzephalographie wurden Oszillationen bei Erwachsenen beobachtet. Die nicht-invasive Methode kann schnelle Hirnwellen in einer Auflösung darstellen, die mit fMRT (funktioneller Magnetresonanztomographie) vergleichbar ist. Spektralanalysen gaben Aufschluss darüber, ob neuronale Aktivitäten sequenzielle Informationen tragen. So wurden Zusammenhänge zwischen der neuronalen oszillatorischen Aktivität bei Lernsequenzen und dem Bekanntheitsgrad bestimmter Bilder quantifiziert. Die Forscher beobachteten eine erhöhte Aktivität in drei Frequenzbändern, die mit der Vertrautheit von Sequenzen korreliert und damit die Vermutung stützt, dass rhythmische neuronale Aktivität beim Lernen eine Rolle spielt. Auch kann der Repräsentation von Sequenzen im menschlichen Gedächtnis ein Oszillationscode zugrunde liegen. Spezifische Frequenzmuster können zudem beeinflussen, inwieweit das Gehirn künftige Ereignisse prognostizieren kann, während andere Muster dem Sequenzlernen entgegenwirken. Die Ergebnisse liefern neue Informationen zur Rolle von Hirnrhythmen beim Lernen.
Schlüsselbegriffe
Vorhersage, sequenziell, PSLOAHMD, Lernen, Oszillation, Frequenzen
