für Trainer/Lehrer

Verstehen statt büffeln und können durch tun. Warum Menschen doch besser lernen als Roboter.

Wissen ist gut, können ist besser. Warum müssen wir alles wirklich verstehen?

Glauben Sie, dass der Spruch „Was man einmal gelernt hat, vergisst man nicht mehr“ stimmt? Nur zum Teil. Denken Sie an die unzähligen Englisch- oder Latein-Vokabeln, die Sie in der Schule gelernt haben. Wie viele davon verstehen Sie heute noch, können Sie heute noch wiedergeben? Andererseits: Denken Sie an das Radfahren. Selbst wenn man jahrelang nicht mit dem Rad gefahren ist, kann man jederzeit wieder aufsteigen und losfahren. Woran liegt es, dass wir uns manche Dinge für immer merken und andere nur für kurze Zeit?


Die Sache ist die: Wenn wir etwas gelernt haben, dann können wir es auch verlernen. Doch einmal verstanden, können wir es nicht ent-verstehen.

In der Schule werden uns Vokabellisten und Regeln vor die Nase gehalten: „Und das lernst du jetzt auswendig“. Das ist unglaublich langweilig, demotivierend und widerspricht unserem natürlichen Entdeckerdrang und den automatischen Lernvorgängen in unserem Gehirn.

Wir verstehen eben nicht, indem wir etwas auswendig lernen. Und auch nicht, indem wir ständig das Gleiche wiederholen. Wir müssen den zugrunde liegenden Sinn begreifen, um nachhaltig zu lernen.

Wissen können wir uns anhäufen und aneignen, jedoch vergessen wir es wieder, wenn wir es nicht aktiv nutzen. Nur was wir begreifen, ist für unser Gehirn sinnvoll und bleibt für die Ewigkeit gespeichert. Und nur was wir immer wieder nutzen, wird zur „eingefleischten“ Fähigkeit.


Wer die Welt nicht nur auswendig lernen, sondern sie auch verstehen will, sollte sich nicht auf das Niveau von Computeralgorithmen begeben.

Künstliche Intelligenz, Deep Learning und wie sie alle heißen: Diese Begriffe lassen uns heutzutage staunen, denn sie versprechen höchste Intelligenz. Sind diese Techniken sogar intelligenter als wir Menschen? Können wir von ihnen lernen, damit wir uns Fähigkeiten schneller aneignen können? Nein. Denn diese Algorithmen rechnen permanent vor sich hin, ohne Sinn und Verstand. Das ist ein großer und wesentlicher Unterschied zu uns Menschen.

Maschinen rechnen permanent vor sich hin. Wir Menschen hingegen machen eine kurze gedankliche Pause, wenn wir etwas Neues gesehen oder gehört haben – und aktivieren dabei jene Hirnregionen, die den Sinn neuer Informationen erfassen. Unser Gehirn ordnet die neue Information ein: sinnvoll oder sinnlos? Nur jene Informationen, die auf irgendeine Weise mit bereits vorhandenen Daten im Gehirn verknüpft werden können, werden als sinnvoll eingeordnet. Nur diese Daten werden in das neuronale Netz eingebunden: Neuronen feuern, Verbindungen zwischen unzähligen Neuronen werden hergestellt, ausgebaut oder gefestigt. So entsteht im Gehirn eine Art Straßennetz. Je öfter ein Weg befahren wird, desto breiter wird er – irgendwann vielleicht zur Autobahn.

In den Pausen ordnet unser Gehirn also die Information ein und verarbeitet sie. Meist merken wir nichts von diesen Vorgängen im Gehirn, denn sie geschehen ganz automatisch. Diese Momente der Ruhe sind für das Verständnis unbedingt notwendig. Wenn das mal kein schöner Vorsatz ist.


Die Nutzung von Vorwissen bleibt der größte Vorteil des Menschen. Wir sind in der Lage, mit recht wenigen Daten komplexe Konzepte zu verstehen.

Deep Learning lehrt Maschinen zu lernen. Sie kann damit selbstständig und ohne menschliches Zutun ihre Fähigkeiten ständig verbessern. Vorbild ist das menschliche neuronale Netz. Auf Basis vorhandener Informationen kann das System das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch dazulernen. Denken Sie an Sprachassistenten wir Siri und oder Alexa. Diese Systeme können ihren Wortschatz selbstständig mit neuen Wörtern und Wortwendungen erweitern.

Dank Deep Learning können selbst sehr komplexe Sachverhalte erkannt und zugeordnet sowie Probleme gelöst werden. Einige Teilaufgaben kann künstliche Intelligenz heute schon besser lösen als wir. Doch Deep Learning bietet kein unbegrenztes Potenzial. Das Problem liegt auf der Hand: Die Software benötigt enorm große Datenmengen.

Die Realität ist unglaublich komplex und vielfältig. Menschen sind sehr gut darin, Informationen im jeweiligen Kontext zu verarbeiten. Dadurch benötigen wir weitaus weniger Datenmengen, um eine Verbindung zu erkennen oder ein Problem zu lösen. Auch die Intuition spielt hier eine Rolle. Wir bewegen uns tagtäglich in dieser Komplexität und befinden uns – im Gegensatz zu einer Software – in keinem abgeschlossenen System. Sehen wir nachts eine rot leuchtendes Licht im Garten eines Nachbarn, erkennen wir es als Partybeleuchtung und warten nicht darauf, dass die „Ampel“ auf grün umschaltet. Ein Kleinkind lernt in einem Kinderbuch, wie eine Ente aussieht und erkennt sie im realen Leben, als Plüschtier oder im Fernsehen sehr zuverlässig wieder – auch ohne eine explizite Regeldefinition und es hat auch keine Probleme mit einer leichten Abwandlung. Bei Deep-Learning-Algorithmen ist dies nicht der Fall. Das liegt daran, dass sie solche Zusammenhänge nur auf Basis einer sehr großen Anzahl von Beispielen lernen können. Liegen diese großen Datenmengen nicht vor, dann tun sich diese Algorithmen sehr schwer. Die Qualität der Vorhersageergebnisse sinkt.

Die Nutzung von Vorwissen ist auch notwendig, um logisch sinnvolle Zusammenhänge von zufälligen Zusammenhängen zu unterscheiden. Ein Beispiel: Die Geburtenrate in westeuropäischen Ländern geht stetig zurück. Gleichzeitig ist die Anzahl gesichteter Störche rückläufig. Gibt es nun weniger Babys, weil es weniger Störche gibt? Das ist natürlich ein offensichtlicher Fehlschluss. Nur weil ein scheinbarer Zusammenhang existiert, heißt das noch lange nicht, dass die Daten in einer logischen Verbindung miteinander stehen.


3 Learnings und Lerntipps für nachhaltiges Verstehen

1. Lernen in Häppchen

Überlegen Sie sich, was Sie lernen wollen, und teilen Sie sich den Stoff in Häppchen auf – besser viele kleine Schritte als wenige große. Unser Gehirn lernt nach jeder Aufnahmephase etwa 7 Minuten weiter, auch – oder gerade weil – wir uns schon längst auf andere Dinge konzentrieren. Wir merken es nicht, aber unser Gehirn schenkt uns jeweils 7 Minuten Lernzeit. Teilen Sie das Lernen also in 10-Minuten-Einheiten auf! Damit beschleunigen Sie die Lerngeschwindigkeit und die Dauer, bis Sie Ihr gewünschtes Niveau erreicht haben, wird kürzer. Mehr dazu hier: Lernen in 10-Minuten-Einheiten.

2. Wiederholen

Nach 20 Minuten vergessen wir 40 % des Gelernten; nach einer Stunde bereits die Hälfte; nach einem Tag mehr als 70 %. Diese Zahlen stammen von Ebbinghaus. Wiederholen Sie also alles (jede Lektion, jede De-Kodierung …) mindestens 3 Mal, um den Großteil im Langzeitgedächtnis abzuspeichern. Mehr dazu hier: Mindestens 3 Mal wiederholen!

3. Pausen & schlafen

Klingt seltsam, hilft aber tatsächlich. Ein gesunder Schlaf ist extrem wichtig für ein besseres Gedächtnis. Studien, etwa der Universität von Kalifornien, zeigen: Wer sich mittags 20 Minuten hinlegt, steigert sein Denkvermögen gegenüber Nichtschläfern. Im Schlag werden Informationen des Tages weiterverarbeitet und Wichtiges wird vom Kurzzeitgedächtnis ins Langzeitgedächtnis übertragen.


Zusatztipp: MOVIE Sprachkurse für Entertainment beim Lernen

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Content Managerin und Bloggerin Katharina Leitner beschäftigt sich seit 2011 intensiv mit der Birkenbihl-Methode sowie den Kreativtechniken und Denktools von Vera F. Birkenbihl. Seit 2014 arbeitet sie als selbstständige Online & Performance Marketerin: www.rucker-marketing.at

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