150 Psychologie
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in den letzten 15 Jahren haben Hochschulen neben den traditionellen Lehr- und Lernformen zahlreiche neue Lerndesigns entwickelt und etabliert, die vor allem auf dem Einsatz computer- und netzwerkbasierter Technologien beruhen. Sie führen zu einer Veränderung der Angebotsstrategien in der universitären Lehre, da neue Zielgruppen ansprechbar werden. Neue Lerndesigns sind vor allem dann effektiv, wenn eine strategische didaktische Verzahnung mit klassischen Lerndesigns im Sinne eines Blended Learning stattfindet.
Hochschuldidaktische Weiterbildungsveranstaltungen haben häufig nur eine geringe Akzeptanz bei etablierten Hochschullehrenden. Es wird angenommen, dass der Nachweis wissenschaftlicher Evidenz hochschuldidaktischer Maßnahmen deren Akzeptanz in Hochschulen erhöht. Zur Verknüpfung von empirischer Forschung und hochschuldidaktischen Weiterbildungen schlagen wir ein Spiralmodell vor. Praktisch werden ausgehend von theoretischen und empirischen Grundlagen relevante Ergebnisse für die Bearbeitung in hochschuldidaktischen Weiterbildungen entwickelt. Die Anwendung des Spiralmodells wird an einem Praxisbeispiel zum Themenfeld "Interkulturelle Kommunikation in der Hochschule" illustriert.
In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, wie das Gehirn Bewusstsein erzeugt. Diese Frage wird als eines der größten Rätsel der heutigen Wissenschaft angesehen: Wie kann es sein, dass aus der Aktivität der Nervenzellen unsere subjektive Welt entsteht? Es ist offensichtlich nicht einfach, diese Frage wissenschaftlich zu untersuchen. Eine der vorgeschlagenen Strategien für die Untersuchung von Bewusstsein behauptet, dass man zunächst die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden sollte (Koch, 2004). Einer Definition zufolge sind die neuronalen Korrelate des Bewusstseins die kleinste Menge neuronaler Prozesse, die hinreichend für eine bestimmte bewusste Erfahrung sind (zum Beispiel für die bewusste Erfahrung des Blaubeergeschmacks). Manche behaupteten, die Entdeckung der neuronalen Korrelate des Bewusstseins würde es erlauben, dem Rätsel des Bewusstseins näher zu kommen (Crick & Koch, 1990). Nur wie soll man die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden? Eine relativ einfache Strategie dafür wurde schon vor mehr als 20 Jahren beschrieben. Es sollten einfach experimentelle Bedingungen erschaffen werden, in welchen ein Reiz manchmal bewusst wahrgenommen wird und manchmal nicht (Baars, 1989). Solche Analysen, die Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung vergleichen, werden als „Kontrastierungsanalyse“ bezeichnet (da zwei Bedingungen miteinander kontrastiert werden). Es existieren viele verschiedene experimentelle Paradigmen, bei welchen man den Reiz unter denselben Bedingungen präsentieren kann, so dass er bei manchen Versuchsdurchgängen bewusst wahrgenommen wird, bei anderen nicht (Kim & Blake, 2005). Mit solchen experimentellen Paradigmen kann man angeblich die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden, wenn man a) bei jedem Durchgang die Versuchsperson fragt, ob oder was die Versuchsperson bei dem Durchgang wahrgenommen hat und b) gleichzeitig die neuronalen Prozesse misst (zum Beispiel mit EEG, MEG oder fMRT). Anschließend kann man die erhobenen neuronalen Daten unter den Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung vergleichen.
Mittlerweile gibt es viele Studien, in denen solche experimentelle Paradigmen – und damit die Kontrastierungsanalyse – angewendet wurden. Insofern könnte man glauben, die neuronalen Korrelate des Bewusstseins seien schon gefunden worden. Allerdings ist dies nicht der Fall. Es existiert in der Literatur weiterhin Uneinigkeit darüber, ob die Korrelate des Bewusstseins früh oder spät in der Zeit liegen, und ob die Korrelate in sensorischen Arealen oder eher im hierarchisch höheren fronto-parietalen Kortex zu finden sind.
Nach unserer Meinung sind die experimentellen Paradigmen, die üblicherweise zum Auffinden der neuronalen Korrelate des Bewusstseins verwendet werden, nicht spezifisch genug, um diese eindeutig zu lokalisieren. Eher glauben wir, dass die klassische Kontrastierungsanalyse auch andere Prozesse als Ergebnisse hervorbringt und uns deshalb prinzipiell nicht zu den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins führen kann.
Im Kapitel 2 wird erklärt, wieso die typischen experimentellen Paradigmen nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins ausfindig machen können. Wir behaupten, dass der Vergleich neuronaler Daten aus experimentellen Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung auch die neuronalen Prozesse widerspiegeln könnte, die bewussten Wahrnehmungen entweder vorausgehen oder folgen. Es ist beispielsweise bekannt, dass neuronale Prozesse vor Auftreten des Reizes darüber bestimmen können, ob der Reiz bewusst wahrgenommen wird oder nicht (Busch, Dubois, & VanRullen, 2009; Mathewson, Gratton, Fabiani, Beck, & Ro, 2009). Wenn man experimentelle Bedingungen mit und ohne bewusster Wahrnehmung miteinander vergleicht, werden auch solche Prozesse als Ergebnis auftauchen, obwohl diese zeitlich klar vor dem Reiz stattfinden und deshalb keine neuronalen Korrelate des Bewusstseins sein können. Es ist natürlich einfach zu entscheiden, dass diese Prozesse, die schon vor dem Reiz stattfinden, der bewussten Wahrnehmung vorausgehen müssen, aber es ist unmöglich zu sagen, ob ein neuronaler Prozess 100 oder 200 Millisekunden nach der Präsentation des Reizes immer noch ein Vorläuferprozess ist schon ein neuronales Korrelat des Bewusstseins darstellt. Deshalb ist die typische Kontrastierungsanalyse nicht spezifisch genug und wir wissen nicht, ob neuronale Prozesse, die durch die Kontrastierungsanalyse aufgedeckt werden, direkt die neuronalen Korrelate des Bewusstseins oder eher Prozesse vor der bewussten Wahrnehmung widerspiegeln.
Nicht nur die Vorläuferprozesse der bewussten Warnehmung stellen ein Problem dar. Auch Konsequenzen der bewussten Verarbeitung werden durch die Kontrastierungsanalyse gefunden. Beispielsweise wurden im medialen Temporallappen Neurone gefunden, die nur dann feuern, wenn ein Patient eine Person auf einem Bild bewusst erkennt, aber nicht feuern, wenn der Patient die Person auf dem Bild nicht bewusst wahrnimmt (Quiroga, Mukamel, Isham, Malach, & Fried, 2008). So könnte man vorerst meinen, dass das Feuern dieser Neurone das neuronale Korrelat des Bewusstseins sein könnte. Nach einer Läsion, sprich neuronalen Schädigung des medialen Temporallappens kann man die Welt jedoch weiterhin bewusst wahrnehmen (man hat jedoch Probleme mit dem Gedächtnis und Wiedererkennen). Insofern kann das Feuern dieser Neurone nicht das neuronale Korrelat des Bewusstseins sein und ist eher ein Beispiel für die Konsequenz der bewussten Verarbeitung. Wir behaupten, dass es noch viele andere solcher Vorläuferprozesse und Konsequenzen gibt, die notwendigerweise als Ergebnis bei der Kontrastierungsanalyse auftauchen, und also ist die typische Kontrastierungsanalyse extrem unspezifisch bezüglich der neuronalen Korrelate des Bewusstseins. In anderen Worten: Die typische Kontrastierungsanalyse, bei welcher man experimentelle Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung miteinander vergleicht, wird uns nicht helfen die neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu finden.
Wir glauben, dass neue experimentelle Paradigmen entwickelt werden sollten, um die neuronalen Korrelate des Bewusstseins ausfindig zu machen. Wahrscheinlich gibt es kein einfaches Experiment, mit dem man die Vorläuferprozesse und Konsequenzen vollständig vermeiden kann, um damit direkt die neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu bestimmen. Eher braucht man viele verschiedene Experimente, die Schritt für Schritt unser Wissen über die neuronalen Korrelate des Bewusstseins erweitern.
In der vorliegenden Arbeit (in Kapiteln 3, 4 und 5) wird ein neues experimentelles Paradigma angewandt. Dieses Paradigma wird nicht alle oben erwähnten Probleme lösen, wird aber hoffentlich erlauben, einige Vorläuferprozesse der bewussten Wahrnehmung von den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins auseinanderzuhalten. Der Vorteil unseres experimentellen Paradigmas besteht darin, dass die bewusste Wahrnehmung durch zwei verschiedene Vorläuferprozesse beeinflusst wird. Die Versuchspersonen müssen auf schnell präsentierten und mittels Rauschens undeutlich gemachten Bildern eine Person detektieren. Die experimentellen Bedingungen sind derart gestaltet, dass die Versuchspersonen nicht bei jedem Durchgang die Person auf dem Bild wahrnehmen können. Damit können wir den Wahrnehmungsprozess manipulieren. Bei einer Manipulation variieren wir den Anteil des Rauschens auf dem Bild und damit die sensorische Evidenz. Je weniger Rauschen, desto besser können die Versuchspersonen die Bilder wahrnehmen und desto öfter sehen sie auch bewusst die Person auf dem Bild. Bei der anderen experimentellen Manipulation der Wahrnehmung werden einige Bilder den Versuchspersonen vorher klar und ohne Rauschen gezeigt. Damit erschafft man Wissen über bestimmte Bilder, die später mit Rauschen präsentiert werden. Man kann zeigen, dass solch bestehendes Wissen tatsächlich die Wahrnehmung beeinflusst. Wenn die Versuchspersonen bestehendes Wissen über ein Bild haben, ist es wahrscheinlicher, dass sie die Person auf dem Bild bewusst wahrnehmen. Damit haben wir zwei verschiedene Vorläuferprozesse – sensorische Evidenz und bestehendes Wissen, die beide die bewusste Wahrnehmung beeinflussen. Beide Vorläuferprozesse erhöhen den Anteil der Durchgänge, in welchen die Versuchspersonen die Person auf dem Bild bewusst wahrnehmen.
Mit diesem experimentellen Paradigma möchten wir einige Aussagen über die neuronalen Korrelate des Bewusstseins testen. Wenn über einen neuronalen Prozess behauptet wird, dass er einem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht, müsste dieser Prozess von den beiden manipulierten Vorläuferprozessen in ähnlicher Weise beeinflusst werden, da bewusste Wahrnehmung durch beide manipulierten Vorläuferprozessen in ähnlicher Weise erleichtert wird. Wenn aber der Prozess, über den behauptet wird, er sei ein neuronales Korrelat des Bewusstseins, nicht durch beide Manipulationen geändert wird, kann dieser Prozess kein neuronales Korrelat des Bewusstseins sein, da er nicht beeinflusst wird, obwohl die bewusste Wahrnehmung geändert wurde.
Mit diesem experimentellen Paradigma und dieser Logik haben wir zwei unterschiedliche neuronale Prozesse getestet, von denen behauptet wird, dass sie den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins entsprechen könnten. In Kapitel 3 wurde untersucht, ob lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren könnte. In Kapitel 4 wurde mit diesem experimentellen Paradigma untersucht, ob die neuronale Synchronisierung dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entsprechen könnte.
Unsere Arbeit im Kapitel 3 baut auf der von Fisch und Kollegen (2009) auf. Fisch und Kollegen (2009) zogen aus ihrer experimentellen Arbeit den Schluss, dass lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren könnte. Sie hatten Elektroden auf dem visuellen Kortex von Epilepsiepatienten implantiert und von diesen Elektroden die Gammabandaktivität abgeleitet. Im ersten Schritt suchten sie nach Elektroden, die kategorienspezifische Antworten zeigen. Bei den kategorienspezifischen Elektroden ist die Gammabandaktivität abhängig vom präsentierten Stimulusmaterial. Zum Beispiel kann man bei einer Elektrode auf dem Fusiform Face Area starke Gammabandaktivität nur dann messen, wenn ein Gesicht auf dem Bild zu sehen ist. Die Autoren benutzten solche kategorienspezifischen Elektroden, um nach den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins zu suchen. Sie zeigten den Patienten Bilder von Gesichtern, Häusern und Objekten, die direkt nach der kurzen Präsentation maskiert wurden, so dass die Patienten nur bei manchen Durchgängen erkannten, was auf dem Bild war, bei anderen Durchgängen nicht. Dies entspricht der typischen Kontrastierungsanalyse. Die Ergebnisse haben klar gezeigt, dass bei diesen kategorienspezifischen Elektroden die Gammabandaktivität erhöht wurde, als die Patienten bewusst wahrnahmen, was auf dem Bild zu sehen war. Aus diesen Ergebnissen zogen die Autoren den Schluss, dass lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht. Diese Aussage wollten wir mit unserem experimentellen Paradigma testen.
Um diese Behauptung zu untersuchen, erhoben wir sehr ähnliche Daten wie Fisch et al. (2009) und analysierten die Daten auf ähnliche Weise. Unsere experimentelle Frage war, ob die lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität durch unsere beiden Manipulationen – sensorische Evidenz und bestehendes Wissen – in ähnlicher Weise erhöht wird. Dies sollte der Fall sein, wenn die lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht, da sensorische Evidenz und bestehendes Wissen beide den Anteil der Durchgänge, in welchen die Versuchsperson die Person auf dem Bild bewusst wahrnimmt, erhöhen. Dieses Ergebnis wurde nicht gefunden. Stattdessen fanden wir, dass die lokale kategorien-spezifische Gammabandaktivität nur durch sensorische Evidenz erhöht wurde, bestehendes Wissen aber keinen Effekt auf diese Aktivierung hatte. Da bestehendes Wissen auch den Anteil der Durchgänge mit bewusster Wahrnehmung erhöht, die kategorienspezifische Gammabandaktivität aber nicht durch bestehendes Wissen erhöht wurde, kann man schlussfolgern, dass die kategorienspezifische Gammabandaktivität nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren kann.
Als nächstes (Kapitel 4) haben wir die Hypothese getestet, dass Synchronizität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht. Um diese Idee zu testen, maßen wir mittels Magnetoenzephalographie die magnetischen Felder des Gehirns, schätzten aus diesen Daten mittels Beamforming die neuronalen Aktivitätsquellen und quantifizierten die Synchronizität zwischen diesen Quellen. Wenn die interareale Synchronizität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspräche, sollte die Synchronizität für Bedingungen mit mehr sensorischer Evidenz und mit bestehendem Wissen erhöht sein. Dies wurde nicht beobachtet. Wir fanden, dass Synchronizität (gemittelt über die Quellen) nur bei den Bildern erhöht war, für die bestehendes Wissen vorlag. Ein ähnlicher Effekt für sensorische Evidenz wurde nicht gefunden. Insofern können wir sagen, dass unsere Befunde dagegen sprechen, dass neuronale Synchronizität den Mechanismus für Bewusstsein darstellt. Allerdings können wir das in diesem Fall auch nicht völlig ausschließen, denn Synchronizität könnte die Informationsverarbeitung auf einem kleineren Maßstab koordinieren als wir es mit dem MEG messen können (Singer, in press).
Im Kapitel 5 untersuchten wir, wie schnell bestehendes Wissen bewusste Verarbeitung beeinflussen kann. Um dies herauszufinden machten wir uns die intraindividuellen Unterschiede der perzeptuellen Leistung zu Nutze. Wir fanden, dass bestehendes Wissen bewusste Verarbeitung schon innerhalb der ersten 100 Millisekunden nach der Präsentation des Reizes beeinflusst. Wir beobachteten auch, dass ein größerer perzeptueller Effekt des bestehenden Wissens in geringerer neuronaler Aktivität in Durchgängen mit bestehendem Wissen hervorruft. Diese Ergebnisse sind im Einklang mit Theorien, die besagen, dass unsere Wahrnehmung bestehendes Wissen nutzt, um vorherzusagen, wie die visuelle Welt sich ändert und um die neuronalen Antworten zu verringern (Friston, 2010).
In der vorliegenden Arbeit wurde diskutiert, warum die typische Kontrastierungsanalyse uns nicht zu den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins führen kann. Wir schlugen vor, dass neue experimentelle Paradigmen nötig sind, um näher an die neuronalen Korrelate des Bewusstseins heranzukommen. Es wurde ein neues Paradigma benutzt, um zwischen Vorläuferprozessen und neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu unterscheiden. Mit diesem Paradigma wurden zwei sehr unterschiedliche Hypothesen getestet und gefunden, dass die kategorienspezifische Gammabandaktivität nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins widerspiegeln kann. Wir hoffen, dass unsere Experimente eine Entwicklung von vielen weiteren und besseren experimentellen Paradigmen stimuliert, die zwischen den Vorläuferprozessen, den Konsequenzen und den eigentlichen Korrelaten des Bewusstseins unterscheiden können. Wenn man über die Kontrastierungsanalyse hinausgeht, kann man die gegenwärtigen Theorien des Bewusstseins testen und damit Schritt für Schritt näher an die neuronalen Grundlagen des Bewusstseins kommen.
The human brain is an unparalleled system: Through millions of years of evolution and during a lifespan of learning, our brains have developed remarkable abilities for dealing with incoming sensory data, extracting structure and useful information, and finally drawing the conclusions that result in the actions we take. Understanding the principles behind this machinery and building artificial systems that mimic at least some of these capabilities is a long standing goal in both the scientific and the engineering communities. While this goal still seems unreachable, we have seen tremendous progress when it comes to training data-driven algorithms on vast amounts of training data, e.g. to learn an optimal data model and its parameters in order to accomplish some task. Such algorithms are now omnipresent: they are part of recommender systems, they perform speech recognition and generally build the foundation for many semi-autonomous systems. They start to be integral part of many technical systems modern technical societies rely on for their everyday functioning. Many of these algorithms were originally inspired by biological systems or act as models for sensory data processing in mammalian brains. The response properties of a certain population of neurons in the first stages of the mammalian visual pathway, for example, can be modeled by algorithms such as Sparse Coding (SC), Independent Component Analysis (ICA) or Factor Analysis (FA). These well established learning algorithms typically assume linear interactions between the variables of the model. Most often these relationships are expressed in the form of a matrix-vector products between a matrix with learned dictionary-elements (basis vectors as column vectors) and the latent variables of these models. While on the one hand this linear interaction can sometimes be justified by the physical process for which the machine learning model is proposed, it is on the other hand often chosen just because of its mathematical and practical convenience. From an optimal coding point of view though, one would generally expect that the ideal model closely reflect the core interactions of the system it is modeling. In vision for example, one of the dominant processes giving rise to our sensory percepts are occlusions. Occluding objects are omnipresent in visual scenes and it would not be surprising if the mammalian visual system would be optimized to process occluding structures in the visual data stream. Yet, the established mathematical models of the first stages of the visual processing path (like, e.g., SC, ICA or FA) all assume linear interactions between the active image components. In this thesis we will discuss new models that aim to approximate the effects of occluding components by assuming nonlinear interactions between their activated dictionary elements. We will present learning algorithms that infer optimal parameters for these models given data. In the experiments, we will validate the algorithms on artificial ground truth data and demonstrate their ability to recover the correct model parameters. We will show that the predictions made by these nonlinear models correspond better to the experimental data measured in-vivo than the predictions made by the established linear models. Furthermore, we systematically explore and compare a large space of plausible combinations of hyperparameters and preprocessing schemes in order to eliminate any effects of artefacts on the observed results. Training nonlinear sparse coding models is computationally more demanding than training linear models. In order to perform the numerical experiments described in this thesis we developed a software framework that facilitates the implementation of massive parallel expectation maximization (EM) based learning algorithms. This infrastructure was used for all experiments described in here, as well as by collaborators in projects we will not discuss. Some of the experiments required more than 1017 floating point operations and were run on a computer cluster running on up to 5000 CPU Cores in parallel. Our parallel framework enabled these experiments to be performed.
To many psychoanalysts dreams are a central source of knowledge of the unconscious-the specific research object of psychoanalysis. The dialog with the neurosciences, devoted to the testing of hypotheses on human behavior and neurophysiology with objective methods, has added to psychoanalytic conceptualizations on emotion, memory, sleep and dreams, conflict and trauma. To psychoanalysts as well as neuroscientists, the neurological basis of psychic functioning, particularly concerning trauma, is of special interest. In this article, an attempt is made to bridge the gap between psychoanalytic findings and neuroscientific findings on trauma. We then attempt to merge both approaches in one experimental study devoted to the investigation of the neurophysiological changes (fMRI) associated with psychoanalytic treatment in chronically depressed patients. We also report on an attempt to quantify psychoanalysis-induced transformation in the manifest content of dreams. To do so, we used two independent methods. First, dreams reported during the cure of chronic depressed analysands were assessed by the treating psychoanalyst. Second, dreams reported in an experimental context were analyzed by an independent evaluator using a standardized method to quantify changes in dream content (Moser method). Single cases are presented. Preliminary results suggest that psychoanalysis-induced transformation can be assessed in an objective way.
The approximate number system (ANS) is assumingly related to mathematical learning but evidence supporting this assumption is mixed. The inconsistent findings might be attributed to the fact that different measures have been used to assess the ANS and mathematical skills. Moreover, associations between the performance on a measure of the ANS and mathematical skills may be discontinuous, i.e., stronger for children with lower math scores than for children with higher math scores, and may change with age. The aim of the present study was to examine the development of the ANS and arithmetic skills in elementary school children and to investigate how the relationship between the ANS and arithmetic skills develops. Individual markers of children's ANS (internal Weber fractions and mean reaction times in a non-symbolic numerical comparison task) and addition skills were assessed in their first year of school and 1 year later. Children showed improvements in addition performance and in the internal Weber fractions, whereas mean reaction times in the non-symbolic numerical comparison task did not change significantly. While children's addition performance was associated with the internal Weber fractions in the first year, it was associated with mean reaction times in the non-symbolic numerical comparison task in the second year. These associations were not found to be discontinuous and could not be explained by individual differences in reasoning, processing speed, or inhibitory control. The present study extends previous findings by demonstrating that addition performance is associated with different markers of the ANS in the course of development.
Developmental differences in the structure of executive function in middle childhood and adolescence
(2013)
Although it has been argued that the structure of executive function (EF) may change developmentally, there is little empirical research to examine this view in middle childhood and adolescence. The main objective of this study was to examine developmental changes in the component structure of EF in a large sample (N = 457) of 7–15 year olds. Participants completed batteries of tasks that measured three components of EF: updating working memory (UWM), inhibition, and shifting. Confirmatory factor analysis (CFA) was used to test five alternative models in 7–9 year olds, 10–12 year olds, and 13–15 year olds. The results of CFA showed that a single-factor EF model best explained EF performance in 7–9-year-old and 10–12-year-old groups, namely unitary EF, though this single factor explained different amounts of variance at these two ages. In contrast, a three-factor model that included UWM, inhibition, and shifting best accounted for the data from 13–15 year olds, namely diverse EF. In sum, during middle childhood, putative measures of UWM, inhibition, and shifting may rely on similar underlying cognitive processes. Importantly, our findings suggest that developmental dissociations in these three EF components do not emerge until children transition into adolescence. These findings provided empirical evidence for the development of EF structure which progressed from unity to diversity during middle childhood and adolescence.
Different lines of evidence suggest that children's mental representations of numbers are spatially organized in form of a mental number line. It is, however, still unclear whether a spatial organization is specific for the numerical domain or also applies to other ordinal sequences in children. In the present study, children (n = 129) aged 8–9 years were asked to indicate the midpoint of lines flanked by task-irrelevant digits or letters. We found that the localization of the midpoint was systematically biased toward the larger digit. A similar, but less pronounced, effect was detected for letters with spatial biases toward the letter succeeding in the alphabet. Instead of assuming domain-specific forms of spatial representations, we suggest that ordinal information expressing relations between different items of a sequence might be spatially coded in children, whereby numbers seem to convey this kind of information in the most salient way.
As demonstrated by the Overlapping Waves Model (Siegler, 1996), children’s strategy use in arithmetic tasks is variable, adaptive, and changes gradually with age and experience. In this study, first grade elementary school children (n = 73), who scored high, middle, or low in a standardized scholastic mathematic achievement test, were confronted with different arithmetic tasks (simple addition, e.g., 3 + 2, simple subtraction, e.g., 7 – 2, and more advanced addition, e.g., 7 + 9) to evoke different calculation strategies. Video analysis and children’s self-report were used to identify individual strategy behavior. In accordance with the Overlapping Waves Model, children in all achievement groups showed variable and multiple strategy usage and adapted their behavior to the tasks of the different categories. We demonstrated that not only low achievers differed from normal achievers but also that high achievers exhibited a unique pattern of strategy behavior in early mathematics.
In the course of elementary school children start to develop an academic self-concept reflecting their motivation, thoughts, and feelings about a specific domain. For the domain of mathematics, gender differences can emerge which are characterized by a less pronounced math self-concept for girls. However, studies are rather sparse regarding the early years of elementary school education, hence, the point in time when such gender differences emerge yet remains a matter of debate. In our study, we found that the math self-concept of elementary school children (n = 81) declined from first to second grade. While no differences in math achievement were observed between girls and boys, it became apparent that girls’ math self-concept was already less pronounced than the math self-concept of boys in the first years of elementary school. Our findings emphasize the importance of considering such gender differences even at the beginning of school education.