Projektbeschreibung

Mittels bildgebender Verfahren (funktionelle Magnetresonanztomografie, Diffusionsbildgebung) werden in diesem Projekt neben der neuronalen Plastizität des Gehirns beim (numerischen) Lernen auch die neuronalen Grundlagen der Zahlenverarbeitung und des Rechnens untersucht. Zentraler Aspekt ist dabei, welche Gehirnareale beim Rechnen beteiligt sind und wie diese über Faserverbindungen innerhalb des Gehirns miteinander interagieren und wie sich diese Interaktion durch Lernprozesse verändert.

Die Fähigkeit kompetent mit Zahlen umzugehen bzw. zu rechnen stellt eine Schlüsselqualifikation des modernen Lebens dar. In dem Projekt sollen, sowohl die neurofunktionellen wie neurostrukturellen Grundlagen numerischen Lernens (d.h. beteiligte Kortexareale sowie die diese verbindenden Faserbahnen) genauer untersucht werden. Hierbei liegt ein spezifischer Fokus auf Aspekten der Neuroplastizität. Ziel ist es, weitergehende Erkenntnisse für die Entwicklung von Diagnostik und gezielte Unterstützung nummerischer Entwicklung (z.B. im Schulunterricht) zu gewinnen.
Zur Beantwortung dieser Fragestellungen wird in drei aufeinander aufbauenden Schritten zunächst (1) numerisches Lernen bei Erwachsenen untersucht. Danach sollen (2) die neuronalen Korrelate numerischen Lernens in einer Längsschnittstudie bei sich typisch entwickelnden Kindern verfolgt werden, bevor (3) mögliche Unterschiede in den dem numerischem Lernen zugrunde liegenden neuronalen Netzwerken von Kindern mit und ohne Rechenstörungen untersucht werden.

Kooperationen

Prof. Dr. Dr. Hans-Otto Karnath, Zentrum für Neurologie, Universitätsklinikum Tübingen

Dr. André Knops, Institut für Psychologie, Humboldt-Universität zu Berlin

Publikationen

Bloechle, J., Huber, S., Bahnmueller, J., Rennig, J., Willmes, K., Cavdaroglu, S., Moeller, K., & Klein, E. (2016). Fact learning in complex arithmetic – The role of the angular gyrus revisited. Human Brain Mapping, 37, 3061-3079.   https://dx.doi.org/10.1002/hbm.23226

Klein, E., Suchan, J., Moeller, K., Karnath, H.-O., Knops, A., Wood, G., Nuerk, H.-C., & Willmes K. (2016). Considering structural connectivity in the triple code model of numerical cognition: Differential connectivity for magnitude processing and arithmetic facts. Brain Structure & Function, 221(2), 979-95.   https://dx.doi.org/10.1007/s00429-014-0951-1

Morozova, M., Koschutnig, K., Klein, E., & Wood, G. (2016). Monotonic non-linear transformations as a tool to investigate age-related effects on brain white matter integrity: A Box-Cox investigation. Neuroimage, 125, 1119-1130. https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.08.003