Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03428.jsonl.gz/735

Kognitive Trainings konzentrieren sich meist auf das Arbeitsgedächtnis. Dieses erlaubt den Zugriff auf Erinnerungen, die gegenwärtig für komplexe Kognitionen nötig sind. In einer früheren Studie konnten wir zeigen, dass insbesondere das Üben des gleichzeitigen Speichern und Verarbeitens zu vielversprechenden Trainings- und Transfereffekten führt. Dies tritt etwa zutage, wenn eine Einkaufsliste behalten werden muss, während man mit einem Bekannten plaudert, den man eben angetroffen hat. In unserer Studie verbesserte das Speichern-Verarbeiten-Training die Leistung in neuen, untrainierten Arbeitsgedächtnisaufgaben sowie im schlussfolgernden Denken.
Das vorliegende Projekt untersucht systematisch, welche der beim Speichern und Verarbeiten involvierten Arbeitsgedächtnisfunktionen für diese breiten Transfereffekte verantwortlich sind, sodass zukünftige Trainingsprogramme diese gezielt ansprechen können. Dazu werden wir vor und nach einer Interventionsphase Transfereffekte entlang dem Drei-Komponenten Modell des Arbeitsgedächtnisses evaluieren. Dieses Modell nimmt drei funktionale Arbeitsgedächtniskomponenten an: den aktivierten Teil des Langzeitgedächtnisses, die Region direkten Zugriffs und den Fokus der Aufmerksamkeit. Erstere beinhaltet alle diejenigen Gedächtnisrepräsentationen, die mit der aktuellen kognitiven Aufgabe verknüpft sind. So werden beispielsweise während des Lösens einer Rechenaufgabe (z. B. „2 + 3“) Ziffern und mathematische Ausdrücke im Langzeitgedächtnis aktiviert. Die für die aktuelle Aufgabe nötigen Elemente werden in der Region des direkten Zugriffs mit ihrem gegenwärtigen Kontext verknüpft (z. B. ist „2“ der erste Operand und „+“ der Operator). Der Fokus der Aufmerksamkeit enthält exakt eines dieser Elemente (z. B. die „2“), das in diesem Moment verarbeitet werden kann.
Zukünftige Trainingsprogramme können die Ergebnisse dieses Projekts nutzen, um optimale Interventionen für zahlreiche Anwendungen zu entwickeln.