Schlaf und Plastizität : Schlaf konsolidiert Wissen aus komplexen Systemen

Diese Arbeit untersucht die Bedeutung von Schlaf für die Konsolidierung von Wissen aus komplexen Systemen. Wir nutzten zwei Paradigmen, welche zum einen das Lernen einer künstlichen Grammatik (Artificial Grammar Learning, AGL) zum anderen das Vorhersagen von Wahrscheinlichkeiten beinhaltet (probabilistischer Lerntest, pL). Bei beiden Paradigmen lernen die Probanden implizit komplexe Systeme: Beim AGL den Unterschied zwischen grammatikalischen und nicht-grammatikalischen Zeichenketten, welche aus einem Markov-Regelsystem generiert wurden. Beim pL hingegen lernen die Probanden ein komplexes probabilistisches System im Belohnungskontext. 40 gesunde Studenten wurden am AGL und 34 am pL getestet, jeweils randomisiert aufgeteilt in eine Schlafgruppe über Nacht- und eine Wachgruppe über Tag. In der Lernsituation selbst gab es keine statistisch signifikanten Unterschiede in der Lernleistung zwischen den jeweiligen Schlaf- und Wachgruppen. Nachfolgender Schlaf befähigte Probanden, im Vergleich zu einer Zeit mit Schlafentzug,zur Generierung mehr grammatikalischer Zeichenketten. Im pL-Experiment zeigte sich, dass sich Probanden der Schlafgruppe signifikant häufiger für die richtige Wahrscheinlichkeit entschieden als die Probanden der Wachgruppe.Wir schließen aus den Ergebnissen, dass Schlaf eine wesentliche Rolle bei der Konsolidierung komplexer Lerninhalte spielt und so mehr Informationen über das zuvor erlernte komplexe System korrekt wiedergegeben werden können. Durch den Schlaf kommt es zu einer Wandlung implizit erlernter Informationen über die komplexen Systeme, die nach dem Schlaf vom Lernenden explizit wiedergegeben werden können. Somit zeigt diese Studie eindeutig, dass Schlaf die Konsolidierung komplexer Informationen, sei es im neutralen Kontext wie beim AGL oder im Belohnungskontext wie beim pL, fördert.

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