Expra FS23 - Hebb
Creators: name: Martein Marjot
name: Bartsch, Lea Maria
name: Ruppen, Sabrina
name: Musfeld, Philipp
name: Rüede, Lynette
Publisher: name: Open Science Framework
Year: 2023
Subjects: subject: Cognitive Psychology
subject: Social and Behavioral Sciences
subject: Psychology
subject: FOS: Psychology

description: Der Hebb Effekt wurde zum ersten Mal in einem Experiment von seinem Namensgeber Donald Hebb beobachtet. Er präsentierte seinen Versuchspersonen Sequenzen bestehend aus neun Ziffern über 24 Wiederholungen hinweg. Jede dieser Sequenzen musste gleich nach der Präsentation von den Versuchspersonen in der richtigen Reihenfolge wiedergegeben werden. Allerdings wurden die Probanden nicht darüber informiert, dass jede Dritte Sequenz eine Wiederholung einer vorgängig schon einmal gesehenen Sequenz war. In den Ergebnissen stellte Hebb fest, dass bei der wiederholten Sequenz ein kumulativer Lerneffekt einhergegangen ist. Dabei identifizierte Hebb als zugrundeliegenden Mechanismus eine temporäre Änderung der synaptischen Beziehungen, welche ein dominantes ordinales Muster ausser Kraft setzen würde. Beispielsweise könnte das dominante Muster 1-2-3 mit der Sequenz 3-2-1 ersetzt werden, wenn die Beziehungen zwischen 3-2 und 2-1 temporär stärker ausfallen als die synaptischen Beziehungen, welche 1-2 und 2-3 repräsentieren (Hebb, 1961). Dagegen haben Fastame et al. (2005) in ihren Experimenten zum Hebb Effekt drei andere theoretische Erklärungen vorgeschlagen. Unter diesen Vorschlägen nannten sie Chaining, Position-Assoziations Modelle und ordinale Modelle. Anzuführen sei, dass Donald Hebb schon 1961 gegen die Idee des Chainings argumentierte, da die Probanden die ersten oder letzten Ziffern einer Sequenz wiedergeben konnten, aber dies, ohne die Ziffern der Mitte korrekt benennen zu können. Dieser Befund replizierte sich auch in Experimenten von Fastame et al. (2005). Diese untersuchten in einem ersten Experiment vier Variationen der ursprünglichen Hebb Sequenz neben der klassischen Hebb Sequenz. Dabei war eine Bedingung, wo jedes zweite Item der Liste wiederholt wurde, eine weitere Bedingung, bei welcher nur die ersten vier Listenpositionen gleich waren, in einer weiteren Bedingung, wo nur die letzten vier Listenpositionen gleich waren und zuletzt eine Chaining Bedingung. Die Resultate zeigten einen signifikanten Lerneffekt, nur für die klassische Hebb Liste und die Bedingung mit den ersten vier identischen Listenpositionen. Die Autoren schlussfolgerten, dass ihre Ergebnisse gegen eine Chaining Theorie und gegen reine Item-Positions Assoziationen sprechen (Fastame et al., 2005). In diesem Kontext haben Oberauer, Jones und Lewandowsky (2015) sowie Araya, Oberauer und Saito (2022) die alternative Theorie des Chunkings untersucht. Beim Chunking handelt es sich um einen Prozess, bei welchem mehrere einzelne Informations-Einheiten zu einer einzigen Einheit integriert werden. Dabei wurde eine Complex Span Aufgabe genutzt, bei welcher Distraktoren zwischen den einzelnen Listenelementen hinzugefügt wurde, was grundsätzlich die Bildung eines Chunks verhindern sollte. Dennoch wurden fast identische Lerneffekte für die simple und complex Span Aufgaben gefunden, was auf dem ersten Blick der Chunking Theorie widerspricht (Araya et al., 2022; Oberauer et al., 2015). Des Weiteren konnten Araya, Oberauer und Saito (2023) zeigen, dass es Transfer Effekte von Simple Span Aufgaben auf Complex Span Aufgaben gibt, was auf einen gemeinsamen Lernmechanismus hindeutet. Zudem konnte gezeigt werden, dass sich die Erinnerungsleistung der Distraktoren Aufgaben bei wiederholter Präsentation nicht steigerte. Zusammenfassend sprechen diese Ergebnisse dafür, dass der Lernmechanismus des Chunkings auch in Complex Span Aufgaben stattfindet. Dies ist der Fall, da Personen die Distraktoren zwischen den Listenelementen im Gedächtnis zu ignorieren scheinen. Ausserdem sind wahrscheinlich die gleichen Lernmechanismen bei Simple und Complex Span Aufgaben vorhanden (Araya et al. 2023). Die Ergebnisse von Araya und Kollegen (2023) scheinen im Kontrast zu stehen zu den Ergebnissen von Fastame et al. (2005): In einer Bedingung aus dem zweiten Experiment von Fastame et al. (2005), bei welcher sich nur jedes zweite Listenelement wiederholte, gab es kein signifikantes Lernen. Wenn jedoch die Listenelemente nicht mit anderen Listenelementen unterbrochen werden, sondern mit Distraktoren, welche nicht ins Langzeitgedächtnis integriert werden, gibt es ein klarer Lerneffekt (Araya et al., 2022). Diese beiden Befunde lassen sich vereinen mit Blick auf neuste Erkenntnisse von Musfeld et al. (2022): In dieser Studie wurde das explizite Erkennen der Wiederholungsliste als zugrundeliegender Mechanismus des Hebb Wiederholungseffekts identifiziert. In dieser Studie zeigte sich, dass der abrupte Onset des Lernens bei den individuellen Versuchspersonen auch in etwa mit dem Zeitpunkt übereinstimmte, bei welchem sich die Versuchspersonen der Wiederholungen bewusst wurden (Musfeld et al., 2022). Die Autoren schlussfolgerten, dass Personen nur dann Wiederholungslernen zeigen, wenn sie sich der Wiederholung bewusstwerden. Dies bildet die Grundlage, die unterschiedlichen Ergebnisse von Fastame et al. und Araya zu erklären: Die Versuchspersonen haben möglicherweise nicht explizit erkannt, dass sich Listenelemente wiederholen, wenn zwischen jedes sich wiederholenden Elements immer ein randomisiertes neues Element präsentiert wurde (Fastame et al., 2005). Allerdings werden sich die Versuchspersonen über die Wiederholung der Sequenz bewusst, wenn zwischen jedem Element in einer Complex Span Aufgabe ein Distraktor erscheint (Araya et al., 2022; Oberauer et al., 2015). Unsere Fragestellung ist nun, ob wir das Lernen von Hebb-Listenstrukturen – spezifisch Listen, in welchen sich nur die mittleren Buchstaben wiederholen – fördern können, indem wir das Bewusstsein der Versuchsperson für die wiederholte Struktur fördern. Können wir das Lernen von teilweise wiederholten Listenstrukturen unterstützen, spezifisch der mittleren vier Listenelemente, indem wir das Bewusstsein der Versuchspersonen für die wiederholte Listenstruktur fördern? Die Relevanz dieser Studie stammt aus den Befunden von Musfeld et al. (2022) und Fastame et al. (2005). Es soll geprüft werden, ob der zugrundeliegende Mechanismus der Bewusstheit aus der Studie von Musfeld et al. (2022) auch unter einer ähnlichen Variation der Listenstruktur, welche bei Fastame et al. (2005) nicht signifikant war, einen Lerneffekt erzeugen könne. Dies würde die Robustheit des erklärenden Faktors, das Bewusst werden der Versuchspersonen, noch weiter stärken.