Universiẗat, Diss., 2003--Bremen.

Universiẗat, Diss., 2005--Bamberg.

Universität, Diss., 2002--Kiel.

Universiẗat, Diss., 2005--Freiburg. Schweiz.

Die Arbeit befasst sich mit der Frage, welche Rolle die sensorischen Effekte von Handlungen beim Erwerb und der Steuerung von Bewegungen spielen. Dabei wird auf zwei experimentelle Ansätze zurückgegriffen, einerseits die serielle Wahlreaktionsaufgabe (SWR) und andererseits Trainingsstudien zum Erwerb kurzer motorischer Sequenzen. In der SWR ist es die Aufgabe der Versuchspersonen, auf nacheinander dargebotene Reize so schnell wie möglich, meist mit Tastendrücken, zu reagieren. Wenn die Abfolge der Tastendrücke einer bestimmten, statistisch festgelegten oder zyklisch wiederholten Struktur folgt, nehmen die Reaktionszeiten stark ab, wenn die Struktureigenschaften verändert werden, verschwindet dieser Übungsgewinn wieder. Anhand der einschlägigen Literatur wird zunächst belegt, dass sowohl statistische als auch relationale sowie raum-zeitliche Struktureigenschaften die Lernrate beeinflussen. Anschliessend wird diskutiert, zwischen welchen Elementen der Ereignissequenz, die eine SWR darstellt, Struktureigenschaften wirksam werden. Es wird der Nachweis geführt, dass die Bedeutung von Reaktionseffekten in diesem Zusammenhang in der Literatur bisher weitgehend vernachlässigt wurde. Ein ähnlicher Mangel zeigt sich auch in der Betrachgung der Literatur zum Training kurzer Bewegungsfolgen und den theoretischen Ansätzen zur motorischen Programmierung: Sensorische Effekte von Bewegungen werden in den Erklärungsmodellen nicht als bedeutsamer Faktor erkannt. Fußend auf der Logik des „ideomotorischen Prinzips“ wird in einer Serie von Experimenten der Nachweis geführt, dass Toneffekte, die kontingent an die Reaktionstasten gebunden sind, sich erleichternd auf den Erwerb und die Ausführung motorischer Sequenzen auswirken können. Im ersten Experiment wird in einer seriellen Wahlreaktionsaufgabe eine Gruppe von Versuchspersonen, die kontingent zugeordnete Toneffekte erzeugt mit zwei Kontrollgruppen (ohne Toneffekte und mit nicht-kontingenten Toneffekten) verglichen. Die kontigenten Toneffekte verbessern das serielle Lernen substantiell, die nicht-kontingenten Toneffekte haben keinen Einfluss. In Experiment 2 wird dieser Befund mit anderem Reizmaterial repliziert und es wird gezeigt, dass bedeutsame Kompatibilitätsbeziehungen zwischen den Reaktionstasten und den Tönen bestehen: Der nützliche Einfluss der Töne zeigt sich nur bei von links nach rechts aufsteigender Zuordnung. In beiden Experimenten kann eine Erklärung der Ergebnisse durch Unterschiede im „expliziten Wissen“ über die Sequenzstruktur ausgeschlossen werden. Experiment drei bis fünf zeigen, dass kontingent und aufsteigend zugeordnete Toneffekte auch das Erlernen kurzer Tastendruchsequenzen, die über einen längeren Zeitraum trainiert werden können, erleichtern. Am augenfälligsten ist dabei das Verschwinden des sogenannten Sequenzlängeneffektes, eines üblicherweise vorhandenen Unterschiedes in den Initiierungszeiten kürzerer und längerer motorischer Abfolgen. Mit geeigneten Toneffekten lassen sich längere Sequenzen ebenso schnell initiieren wie kürzere, was dafür spricht, dass die sensorischen Effekte bei der Erstellung des motorischen Programmes für die Bewegung eine Rolle spielen. In Experiment 4 und 5 nehmen auch die Zwischen-Tasten-Intervalle innerhalb der trainierten Sequenzen mit Toneffekten schneller ab und gleichen sich einander schneller an, was als Hinweis darauf interpretiert wird, dass die Toneffekte sich erleichternd auf das chunking, also die Zusammenfassung einzelner Elemente zu größeren Einheiten, auswirken. Diese Überlegung steht im Einklang mit aus der Literatur bekannten Überlegungen zur Reduktion des Sequenzlängeneffektes durch intensives Training, auch hier wurde in der Vergangenheit bereits ein Einfluss von chunking-Prozessen vermutet. Experiment 5 zeigt, dass der Einfluss der Toneffekte auch bei einem längeren Vorinformationsintervall nicht verschwindet, das heisst, auch wenn die Versuchspersonen Zeit haben, sich auf die gleich auszuführende Sequenz vorzubereiten, können mit Toneffekten geübte Sequenzen schneller initiiert werden. Dies spricht dagegen, dass die Toneffekte sich nur erleichternd auf die Aktionsauswahl auswirken, und dafür, dass ihnen auch bei Initiierung und Ausführung Bedeutung zukommt. Ein letztes Experiment zeigt, dass die beobachteten Befunde nicht unabhängig von den verwendeten Effekten sind, da sich bei einem Replikationsversuch mit visuellen Effekten (Ziffern) keine Unterschiede zwischen Experimental-und Kontrollbedignung beobachten lassen. Die Ergebnisse werden mit Blick auf die zukünftige Modellbildung im Bereich der Motoriksteuerung und der motorischen Programmierung diskutiert. Nachdem Alternativerklärungen ausgeschlossen werden können wird der Schluss gezogen, dass sensorische Effekte Teil der zu Auswahl und Steuerung von Bewegungen notwendigen internen Repräsentationen sein müssen. Geeignete Effekte können Erwerb und Ausführung beschleunigen. / The thesis deals with the role of sensory effects for the acquisition and control of movement. Two experimental approaches are employed: The serial reaction time task (SRT) and a training paradigm for the acquisition of short movement sequences. In the SRT, participants are to respond as fast as possible to successively presented stimuli, usually with keystrokes. When the sequence of keystrokes follows a fixed structure, repeating or statistically constrained, response times are reduced, when the structural properties are changed, this practice benefit is lost. Some authors consider this result as an example of "implicit learning", since participants are often unable to relate the structure of the stimulus-response sequence afterwards. With reference to the relevant literature it is first shown that statistical as well as relational and temporal-spatial structural properties influence learning. Subsequently it is discussed between which elements of the event sequences an SRT represents structural properties exert their influence. The most promising approaches take links between various elements, i.e. stimuli, responses and response effects into account. It is demonstrated that the importance of response effects has largely been neglected in the literature so far. A similar picture emerges for the literature on practising short movement sequences: Sensory effects are not considered an important factor there. Based on the logic of the "ideomotor principle" a subsequent series of experiments demonstrates that tone effects contingently linked to the response keys can facilitate the acquisition and execution of motor sequences. In Experiment 1, a group of participants producing contingent tones with their keystrokes in an SRT is compared to two control groups, one producing non-contingent and one no tone effects. The contingent tone effects substantially improve serial learning, whereas no improvement is found for the non-contingent tone effects. This result is replicated in Experiment 2 with different stimulus material. It is also shown that there are compatibility relations between the response keys and the tones: The beneficial influence of the tone effects is observed only when they are mapped onto the response keys in ascending order from left to right. "Explicit knowledge" about sequence structure cannot explain the group differences in either experiment. Experiments 3 to 5 show that contingently and ascendingly mapped tone effects also facilitate the acquisition of short movement sequences being practiced for extended periods of time. The most obvious influence here is the disappearance of the sequence length effect. This is a usually found difference between the initiation times of shorter and longer motor sequences. With suitable tone effects, longer sequences can be initiated as fast as short sequences. This suggests that sensory effects play a role during the construction of motor programs for movement control. In Experiment 4 and 5, the interresponse intervals in the sequences practiced with tone effects also decrease faster and a trend for homogenization becomes apparent. This indicates that the tone effects facilitate chunking, i.e. the linking of single movement elements into larger units. This is in line with older notions from the motor learning literature. Chunking has for some time been considered responsible for the reduction of the sequence length effect through practice. Experiment 5 demonstrates that the influence of the tone effects does not disappear even when participants are given ample preparation time before having to start a sequence. Even then, sequences associated with tone effects can be initiated faster. This makes it unlikely that tone effects only facilitate action selection and favours the interpretation that they are important also for initiation and execution. The last Experiment shows that the observed results are not independent of the kind of effects presented. With visual effects (digits) no differential influences were observed. The results are discussed with reference to the future formulation of models on motor control and motor programming. Since alternative explanations of the data can be ruled out, the conclusion is drawn that sensory effects must be part of the internal representations used for selecting and controlling movements. If these effects have certain properties facilitating their association with the movements that produce them on the one hand and facilitating associations between themselves on the other hand, they can obviously accelerate the acquisition and execution of movement sequences.

The current dissertation addresses the analysis of technology-enhanced learning processes by using Process Mining techniques. For this purpose, students’ coded think-aloud data served as the measurement of the learning process, in order to assess the potential of this analysis method for evaluating the impact of instructional support. The increasing use of digital media in higher education and further educational sectors enables new potentials. However, it also poses new challenges to students, especially regarding the self-regulation of their learning process. To help students with optimally making progress towards their learning goals, instructional support is provided during learning. Besides the use of questionnaires and tests for the assessment of learning, researchers make use increasingly of process data to evaluate the effects of provided support. The analysis of observed behavioral traces while learning (e.g., log files, eye movements, verbal reports) allows detailed insights into the student’s activities as well as the impact of interventions on the learning process. However, new analytical challenges emerge, especially when going beyond the analysis of pure frequencies of observed events. For example, the question how to deal with temporal dynamics and sequences of learning activities arises. Against this background, the current dissertation concentrates on the application of Process Mining techniques for the detailed analysis of learning processes. In particular, the focus is on the additional value of this approach in comparison to a frequency-based analysis, and therefore on the potential of Process Mining for the evaluation of instructional support. An extensive laboratory study with 70 university students, which was conducted to investigate the impact of a support measure, served as the basis for pursuing the research agenda of this dissertation. Metacognitive prompts supported students in the experimental group (n = 35) during a 40-minute hypermedia learning session; whereas the control group (n = 35) received no support. Approximately three weeks later, all students participated in another learning session; however, this time all students learned without any help. The participants were instructed to verbalize their learning activities concurrently while learning. In the three analyses of this dissertation, the coded think aloud data were examined in detail by using frequency-based methods as well as Process Mining techniques. The first analysis addressed the comparison of the learning activities between the experimental and control groups during the first learning session. This study concentrated on the research questions whether metacognitive prompting increases the number of metacognitive learning activities, whether a higher number of these learning activities corresponds with learning outcome (mediation), and which differences regarding the sequential structure of learning activities can be revealed. The second analysis investigated the impact of the individual prompts as well as the conditions of their effectiveness on the micro level. In addition to Process Mining, we used a data mining approach to compare the findings of both analysis methods. More specifically, we classified the prompts by their effectiveness, and we examined the learning activities preceding and following the presentation of instructional support. Finally, the third analysis considered the long-term effects of metacognitive prompting on the learning process during another learning session without support. It was the key objective of this study to examine which fostered learning activities and process patterns remained stable during the second learning session. Overall, all three analyses indicated the additional value of Process Mining in comparison to a frequency-based analysis. Especially when conceptualizing the learning process as a dynamic sequence of multiple activities, Process Mining allows identifying regulatory loops and crucial routing points of the process. These findings might contribute to optimizing intervention strategies. However, before drawing conclusions for the design of instructional support based on the revealed process patterns, additional analyses need to investigate the generalizability of results. Moreover, the application of Process Mining remains challenging because guidelines for analytical decisions and parameter settings in technology-enhanced learning context are currently missing. Therefore, future studies need to examine further the potential of Process Mining as well as related analysis methods to provide researchers with concrete recommendations for use. Nevertheless, the application of Process Mining techniques can already contribute to advance the understanding of the impact of instructional support through the use of fine-grained process data. / Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Analyse technologieunterstützter Lernprozesse unter Verwendung von Process Mining Methoden. Dabei werden kodierte Protokolle des lauten Denkens als Prozessmaß genutzt, um eine Bewertung des Potentials dieses Analyseansatzes für die Evaluation der Effekte instruktionaler Hilfe vornehmen zu können. Die zunehmende Verbreitung digitaler Medien in der Hochschulbildung und weiteren Ausbildungssektoren schafft neue Potentiale, allerdings auch neue Anforderungen an den Lerner, insbesondere an die Regulation seines Lernprozesses. Um ihn dabei zu unterstützen seinen Lernfortschritt optimal zu gestalten, wird ihm während des Lernens instruktionale Hilfe angeboten. Neben der Evaluation mittels Fragebögen und Testverfahren wird die Wirksamkeit der angebotenen Unterstützung zunehmend durch Prozessdaten bewertet. Die Analyse von beobachteten Verhaltensspuren während des Lernens (z.B. Logfiles, Blickbewegungen, Verbalprotokolle) ermöglicht einen detaillierten Einblick in die Lernhandlungen und die Folgen von Unterstützungsmaßnahmen. Allerdings stellen sich auch eine Reihe von neuen analytischen Herausforderungen, wie der Umgang mit zeitlichen Dynamiken und Sequenzen von Lernhandlungen, insbesondere wenn man über Häufigkeitsanalysen der beobachteten Ereignisse hinausgehen möchte. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Anwendung von Process Mining Methoden zur detaillierten Betrachtung von Lernprozessen. Insbesondere der Mehrwert dieses Ansatzes gegenüber einer reinen Häufigkeitsanalyse und somit die Potentiale von Process Mining für die Evaluation von Fördermaßen sollen herausgestellt werden. Als Grundlage für die Bearbeitung der Fragestellung diente eine umfangreiche Laborstudie mit 70 Universitätsstudierenden, die durchgeführt wurde um die Effekte einer instruktionalen Fördermaßnahme zu prüfen. Die Probanden der Experimentalgruppe (n = 35) erhielten in einer 40-minütigen Hypermedia-Lernsitzung eine Förderung durch metakognitive Prompts, während die Kontrollgruppe (n = 35) ohne Hilfe lernte. In einer weiteren Lernsitzung drei Wochen später bearbeiteten alle Teilnehmer eine weitere Lerneinheit, diesmal ohne Unterstützung für alle Probanden. Während des Lernens wurden alle Teilnehmer instruiert, ihre Lernhandlungen kontinuierlich zu verbalisieren. Die kodierten Verbalprotokolle wurden in den drei Analysen dieser Dissertation detailliert mit Häufigkeits- und Process Mining Analysen untersucht. Die erste Analyse konzentrierte sich auf den Vergleich der Lernhandlungen der Experimental- und Kontrollgruppe während der ersten Sitzung. Es wurde den Fragen nachgegangen, ob metakognitive Prompts die Lerner dazu anregen mehr metakognitive Lernhandlungen auszuführen, ob eine höhere Anzahl dieser Lernhandlungen mit dem Lernerfolg zusammenhängt (Mediation) und welche Unterschiede sich in den Abfolgen der Lernhandlungen finden lassen. In der zweiten Analyse wurden die Effekte der einzelnen Prompts sowie die Bedingungen für ihre Wirksamkeit auf einer sehr detaillierten Ebene betrachtet. Zusätzlich zu Process Mining wurde auch eine Data Mining Methode eingesetzt, um deren Befunde zu vergleichen. Im Detail fanden eine Klassifikation der Prompts anhand ihrer Effektivität und eine Untersuchung der kodierten Lernaktivitäten vor und nach der Präsentation instruktionaler Hilfe statt. Schließlich untersuchte die dritte Analyse die langfristigen Effekte metakognitiver Prompts auf den Lernprozess in einer weiteren Lernsitzung ohne Unterstützung. Hier stand die Frage im Mittelpunkt, welche geförderten Lernaktivitäten und Prozessmuster während der zweiten Lernsitzung stabil blieben. Insgesamt belegen die Ergebnisse aller drei durchgeführten Analysen den Mehrwert von Process Mining im Vergleich zu reinen häufigkeitsbasierten Analysemethoden. Insbesondere unter Betrachtung des Lernprozesses als dynamische Abfolge von mehreren Lernhandlungen, ermöglicht Process Mining die Identifikation von Regulationsschleifen und zentralen Verzweigungen des Prozesses. Diese Befunde könnten zur Optimierung von Interventionen verwendet werden. Bevor aus den aufgedeckten Prozessmustern Schlussfolgerungen für die Gestaltung instruktionaler Hilfe gezogen werden können, müssen allerdings weitere Analysen erst noch die Generalisierbarkeit der Befunde belegen. Darüber hinaus bleibt die Anwendung von Process Mining herausfordernd, da derzeit keine Richtlinien für analytische Entscheidungen und Parametereinstellungen für technologieunterstützte Lernkontexte vorhanden sind. Darum müssen in Zukunft weitere Studien das Potential von Process Mining und verwandten Analysemethoden betrachten, um Forschern konkrete Anwendungsempfehlungen zur Verfügung stellen zu können. Generell kann Process Mining aber bereits jetzt dazu beitragen, das Verständnis der Auswirkungen instruktionaler Hilfe auf der Prozessebene voran zu treiben.

Sowohl neurologische Erkrankungen als auch der natürliche Alterungsprozess gehen regelhaft mit einem Untergang von Neuronen einher und bedingen neurologische Funktionsverluste. Diese mit Hilfe nicht-invasiver Techniken, beispielsweise tDCS, zu reduzieren, stellt ein wichtiges Ziel der neurowissenschaftlichen Forschung dar. Neben Arbeiten, die tDCS-Effekte auf das motorische Lernen bei Stimulation des motorischen Kortex nachweisen konnten, gibt es auch Hinweise für solche Effekte bei Stimulation des Kleinhirns. Allerdings besteht derzeit noch eine hohe Variabilität und damit einhergehend eine schlechte Vergleichbarkeit der Studien bezüglich ihrer Stimulationsbedingungen. Das Ansprechen unterschiedlicher Altersgruppen bleibt unklar. In der vorliegenden Arbeit wurden die Effekte zerebellärer a-tDCS auf das motorische Lernen bei gesunden älteren Probanden untersucht. Im Cross-over-Design wurde zu unterschiedlichen Zeitpunkten (vor bzw. nach der motorischen Aufgabe) stimuliert und im 24-Stunden-Verlauf die Langzeitwirkung evaluiert. Gruppe A erhielt vor einer motorischen Übungsaufgabe eine zerebelläre Stimulation, entweder als a-tDCS oder Scheinstimulation, Gruppe B nach der Übungsaufgabe. Zur Überprüfung der Effekte auf das Sequenzlernen diente der Finger-Tapping-Task. Der Lernerfolg wurde anhand der Genauigkeit, der Sequenzdauer und des Skill-Index gemessen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine zerebelläre a-tDCS vor einer Übungsaufgabe zu einer Verbesserung der Konsolidierung der Fähigkeit, eine Zahlenfolge möglichst schnell und gleichzeitig genau einzutippen, führt, während die Stimulation nach einer Übungsaufgabe das motorische Lernen nicht zu beeinflussen scheint. Insgesamt stützen die Ergebnisse zum Teil die bisherigen Hinweise, dass eine zerebellär applizierte a-tDCS das motorische Lernen verbessern kann. Aufgrund einiger Limitationen, besonders der geringen Gruppengröße, verbleibt dieses Ergebnis jedoch vorläufig und bedarf einer Bestätigung in größeren Probandengruppen. Es bleibt von hohem Interesse, die optimalen Bedingungen für die Anwendung von tDCS am Kleinhirn zu definieren, um motorische Lernprozesse positiv zu beeinflussen. Dies ist die Voraussetzung dafür, zerebelläre tDCS mittelfristig auch zu therapeutischen Zwecken anwenden zu können. / Neurological diseases as well as the natural aging process are regularly accompanied by a loss of neurons resulting into a loss of neurological function. Reducing these impactswith the help of non-invasive techniques, such as transcranial direct current stiumulation (tDCS), is an important goal of neuroscientific research. In addition to studies successfully providing evidence that tDCS is impacting motor learning when stimulating the motor cortex, indication of similar effects exist when stimulating the cerebellum. Unfortunately studies today only provide poor comparability given the underlying inconsistency in stimulation conditions and consequentially yielded results. The response of different age groups remains unclear. The following study explores the effects of cerebellar anodal transranial direct current simulation (a-tDSC) on healthy elderly subjects. Using a crossover design, patience were stimulated at different times (before or after the motor task) and long-term effects were evaluated over a 24-hour period. Group A received cerebellar stimulation prior to a motor exercise in form of an actual a-tDCS or sham stimulation, Group B received treatment after the exercise. The finger tapping task was used to verify the effects on sequence learning. Learning success was measured by accuracy, sequence duration, and skill index. The results indicate that cerebellar a-tDCS prior to the exercise task leads to enhanced consolidation of the ability to type a sequence of numbers quickly and accurately at the same time, whereas stimulation after the exercise task does not seem to affect motor learning. Overall, the results partially support previous evidence that cerebellar applied a-tDCS can improve motor learning. Due to some limitations, in particular the small sample size, results are preliminary and require confirmation across a larger population. Defining the optimal conditions for the application of tDCS to the cerebellum to positively influence motor learning processes remains of high interest. It is the prerequisite to enable application of cerebellar tDCS for therapeutic purposes in the medium term.

Diese retrospektive Studie untersuchte Patientenakten des elektronischen Karteikartensystems einer privaten Zahnarztpraxis von Patienten, welche zur Kontrolluntersuchung oder wegen Schmerzen vorstellig waren. Ziel der Studie war das Entwickeln von Methoden zur Vorhersage der Behandlungszeit für zukünftige Termine anhand verschiedener Patienteninformationen. Mittels statistischer deskriptiver Auswertung wurden die erfassten Daten untersucht und Korrelationen in Hinblick auf die Behandlungsdauer zwischen den verschiedenen Attributen hergestellt. Es wurden verschiedene Methoden zur Vorherbestimmung der Behandlungsdauer aufgestellt und auf ihr Optimierungspotential getestet. Die Methode mit dem höchsten Optimierungswert war ein Ansatz maschinellen Lernens. Der entworfene Algorithmus berechnete Behandlungszeiten der Testgruppe anhand eines Neuronalen Netzes, welches durch Trainieren mit den Daten der Untersuchungsgruppe erstellt wurde. / his retrospective study examined patient records from the electronic medical record system of a private dental practice for patients who presented for routine check-ups or due to pain. The aim of the study was to develop methods for predicting treatment time for future appointments based on various patient information. Through statistical descriptive analysis, the collected data were examined, and correlations were established between different attributes in terms of treatment duration. Various methods for predicting treatment time were proposed and tested for their optimization potential. The method with the highest optimization value was a machine learning approach. The designed algorithm calculated treatment times for the test group using a neural network created by training with the data from the study group.

Cognition refers to the ability to of animals to acquire, process, store and use vital information from the environment. Cognitive processes are necessary to predict the future and reduce the uncertainty of the ever-changing environment. Classically, research on animal cognition focuses on decisive cognitive tests to determine the capacity of a species by the testing the ability of a few individuals. This approach views variability between these tested key individuals as unwanted noise and is thus often neglected. However, inter-individual variability provides important insights to behavioral plasticity, cognitive specialization and brain modularity. Honey bees Apis mellifera are a robust and traditional model for the study of learning, memory and cognition due to their impressive capabilities and rich behavioral repertoire. In this thesis I have applied a novel view on the learning abilities of honey bees by looking explicitly at individual differences in a variety of learning tasks. Are some individual bees consistently smarter than some of her sisters? If so, will a smart individual always perform good independent of the time, the context and the cognitive requirements or do bees show distinct isolated ‘cognitive modules’? My thesis presents the first comprehensive investigation of consistent individual differences in the cognitive abilities of honey bees. To speak of an individual as behaving consistently, a crucial step is to test the individual multiple times to examine the repeatability of a behavior. I show that free-flying bees remain consistent in a visual discrimination task for three consecutive days. Successively, I explored individual consistency in cognitive proficiency across tasks involving different sensory modalities, contexts and cognitive requirements. I found that free-flying bees show a cognitive specialization between visual and olfactory learning but remained consistent across a simple discrimination task and a complex concept learning task. I wished to further explore individual consistency with respect to tasks of different cognitive complexity, a question that has never been tackled before in an insect. I thus performed a series of four experiments using either visual or olfactory stimuli and a different training context (free-flying and restrained) and tested bees in a discrimination task, reversal learning and negative patterning. Intriguingly, across all these experiments I evidenced the same results: The bees’ performances were consistent across the discrimination task and reversal learning and negative patterning respectively. No association was evidenced between reversal learning and negative patterning. After establishing the existence of consistent individual differences in the cognitive proficiency of honey bees I wished to determine factors which could underlie these differences. Since genetic components are known to underlie inter-individual variability in learning abilities, I studied the effects of genetics on consistency in cognitive proficiency by contrasting bees originating from either from a hive with a single patriline (low genetic diversity) or with multiple patrilines (high genetic diversity). These two groups of bees showed differences in the patterns of individually correlated performances, indicating a genetic component accounts for consistent cognitive individuality. Another major factor underlying variability in learning performances is the individual responsiveness to sucrose solution and to visual stimuli, as evidenced by many studies on restrained bees showing a positive correlation between responsiveness to task relevant stimuli and learning performances. I thus tested whether these relationships between sucrose/visual responsiveness and learning performances are applicable for free-flying bees. Free-flying bees were again subjected to reversal learning and negative patterning and subsequently tested in the laboratory for their responsiveness to sucrose and to light. There was no evidence of a positive relationship between sucrose/visual responsiveness and neither performances of free-flying bees in an elemental discrimination, reversal learning and negative patterning. These findings indicate that relationships established between responsiveness to task relevant stimuli and learning proficiency established in the laboratory with restrained bees might not hold true for a completely different behavioral context i.e. for free-flying bees in their natural environment. These results show that the honey bee is an excellent insect model to study consistency in cognitive proficiency and to identify the underlying factors. I mainly discuss the results with respect to the question of brain modularity in insects and the adaptive significance of individuality in cognitive abilities for honey bee colonies. I also provide a proposition of research questions which tie in this theme of consistent cognitive proficiency and could provide fruitful areas for future research. / Unter Kognition versteht man die Fähigkeit von Tieren, essenzielle Informationen aus der Umwelt zu erfassen, zu verarbeiten, zu speichern und zu nutzen. Kognitive Prozesse sind notwendig, um die Zukunft vorherzusagen und die Unvorhersehbarkeit der sich ständig verändernden Umwelt zu verringern. Die Forschung der Kognition von Tieren konzentriert sich klassischerweise auf entscheidende kognitive Tests, um die Fähigkeit einer Spezies anhand der Leistungen einiger weniger Individuen zu bestimmen. Bei diesem Ansatz wird die Variabilität zwischen Individuen als unerwünschtes Rauschen betrachtet und daher vernachlässigt. Die interindividuelle Variabilität liefert jedoch wichtige Erkenntnisse über die Plastizität des Verhaltens, die kognitive Spezialisierung und die Modularität des Gehirns. Die Honigbiene Apis mellifera ist aufgrund ihrer eindrucksvollen Fähigkeiten und ihres reichen Verhaltensrepertoires ein robuster und traditioneller Modellorganismus für die Untersuchung von Lernen, Gedächtnis und Kognition. In dieser Arbeit habe ich das Lernverhalten von Honigbienen in einem neuen Blickwinkel betrachtet, indem ich explizit die individuellen Unterschiede bei diversen Lernaufgaben untersucht habe. Zeigen manche Bienen durchweg eine erhöhte Lernleistung im Vergleich zu ihren Schwestern? Wenn ja, erbringt ein Individuum unabhängig von der Zeit, dem Kontext und den kognitiven Anforderungen der Lernaufgaben immer gute Leistungen, oder zeigen Bienen ausgeprägte unabhängige "kognitive Module"? Die vorliegende Doktorarbeit stellt die erste umfassende Untersuchung konsistenter individueller Unterschiede in den kognitiven Fähigkeiten von Honigbienen dar. Um von einem konsistenten Verhalten sprechen zu können, ist es entscheidend das Individuum mehrfach zu testen, um die Wiederholbarkeit eines Verhaltens zu untersuchen. Ich konnte zeigen, dass frei fliegende Bienen bei einer visuellen Unterscheidungsaufgabe an drei aufeinanderfolgenden Tagen eine konsistente Lernleistung zeigen. Im Anschluss untersuchte ich die individuelle Konsistenz der kognitiven Fähigkeiten bei Lernaufgaben mit unterschiedlichen sensorischen Modalitäten, Kontexten und kognitiven Anforderungen. Frei fliegende Bienen zeigten eine kognitive Spezialisierung zwischen visuellem und olfaktorischem Lernen, während sie bei einer einfachen Unterscheidungsaufgabe und einer komplexen Konzeptlernaufgabe konsistent im Lernverhalten blieben. Anschließend wollte ich die individuelle Konsistenz im Lernverhalten bei Aufgaben unterschiedlicher kognitiver Komplexität weiter erforschen, eine Frage, die bisher noch nie bei einem Insekt behandelt wurde. Ich führte dazu eine Reihe von vier Experimenten durch, bei denen entweder visuelle oder olfaktorische Stimuli und ein unterschiedlicher Trainingskontext (frei fliegend oder eingespannt) verwendet wurden. Die Bienen wurden in einer Unterscheidungsaufgabe, einer Umlernaufgabe und in Negative Patterning getestet. Erstaunlicherweise wurden bei diesen Experimenten die gleichen Ergebnisse festgestellt: Die Lernleitung der Bienen in der Unterscheidungsaufgabe zeigte eine positive Korrelation mit der Lernleistung im Umlernen und Negative Patterning. Zwischen dem Umkehrlernen und Negative Patterning konnte jedoch kein Zusammenhang festgestellt werden. Nachdem ich festgestellt hatte, dass es konsistente individuelle Unterschiede in den kognitiven Fähigkeiten von Bienen gibt, wollte ich die Faktoren ermitteln, die diesen Unterschieden zugrunde liegen könnten. Es war bereits bekannt, dass genetische Komponenten der interindividuellen Variabilität im Lernverhalten zugrunde liegen. Deshalb untersuchte ich den Einfluss von genetischer Vielfalt auf die Beständigkeit von kognitiven Fähigkeiten, indem ich Bienen gegenüberstellte, die entweder aus einem Bienenstock mit einer einzigen Patriline (geringe genetische Vielfalt) oder mit mehreren Patrilinen (hohe genetische Vielfalt) stammten. Diese beiden Gruppen von Bienen wiesen Unterschiede in den Mustern der individuellen korrelierten Lernleistungen auf, was darauf hindeutet, dass eine genetische Komponente für kognitive Individualität verantwortlich ist. Ein weiterer wichtiger Faktor, welcher der Variabilität im Lernverhalten zugrunde liegt, ist die individuelle Reaktionsfähigkeit auf Saccharose Lösungen und auf visuelle Stimuli. Dies wurde durch viele Studien an eingespannten Bienen gezeigt, die eine positive Korrelation zwischen der Reaktionsfähigkeit auf aufgabenrelevante Reize und den Lernfähigkeiten feststellten. Ich habe daher untersucht, ob diese Beziehungen zwischen der Reaktionsfähigkeit auf Saccharose und visuellen Stimuli und den Lernleistungen auch für frei fliegende Bienen zutreffen. Die individuellen Lernleistungen im Umlernen und Negative patterning von frei fliegenden Bienen wurden erneut ermittelt und anschließend wurde im Labor die Reaktionsfähigkeit auf Saccharose und Licht getestet. Es gab keine Hinweise auf eine positive Korrelation zwischen der Reaktionsfähigkeit auf Saccharose und Licht und den Lernleistungen von frei fliegenden Bienen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Beziehungen zwischen der Reaktionsfähigkeit auf aufgabenrelevante Stimuli und der Lernleistung, die im Labor mit eingespannten Bienen festgestellt wurden, möglicherweise nicht für einen anderen Verhaltenskontext gelten, d. h. für frei fliegende Bienen in ihrer natürlichen Umgebung. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Honigbiene ein hervorragendes Insektenmodell ist, um die Konsistenz kognitiver Fähigkeiten zu untersuchen und die zugrunde liegenden Faktoren zu ermitteln. Ich diskutiere die Ergebnisse vor allem im Hinblick auf die Frage der Modularität des Gehirns bei Insekten und die adaptive Bedeutung von individuellen konsistenten kognitiven Fähigkeiten für Honigbienenvölker. Ich schlage auch Forschungsfragen vor, die mit individuellen konsistenten kognitiven Fähigkeiten zusammenhängen und wertvolle Bereiche für künftige Forschungen darstellen könnten.

Zugl.: Halle-Wittenberg, Univ., Diss., 2009