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Schwerpunkt: Dyskalkulie aus der neurokognitiven Perspektive und dessen Fördermaßnahmen...

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Prüfungsleistung Ausarbeitung zum Thema praktizierte Fördermaßnahmen: Was sind „Mythen“, was gesicherte Erkenntnisse?

Schwerpunkt: Dyskalkulie aus der neurokognitiven Perspektive und dessen Fördermaßnahmen

Kristina Götte Matrikelnr.: 11 98 18 2 Finkenweg 24, 35759 Driedorf Tel.: 0160/7910242 [email protected] Universität Siegen Fakultät IV Studiengang: BA Lehramt HRGe Physik & Biologie 6. Fachsemester

Im Rahmen der Veranstaltung: Blockseminar Dyskalkulie SoSe 2018 Dozent: Dr. Klaus-Martin Klein Universität Siegen Fakultät Bildung · Architektur · Künste Department Erziehungswissenschaft – Psychologie Modul: B3 Unterricht und individuelle Förderung 3.2 Beurteilen, beraten, fördern 2 LP

Inhalt 1.

Einleitung ......................................................................................................................... 2

1.1

Thema und Struktur der Arbeit ................................................................................. 2

1.2

Begründung der Themenwahl .................................................................................. 2

2.

Definition und Diagnosekriterien von Dyskalkulie...................................................... 2

3.

Theoretische Entwicklung des Zahlenverständnisses .............................................. 4

3.1 4.

Neurokognitive Perspektive ...................................................................................... 4 Erkenntnisse der Hirnforschung ................................................................................... 5

4.1

fMRT-Studien bei Kindern ......................................................................................... 5

4.2

Wirkung der Fördermaßnahmen auf neuronaler Stufe ......................................... 7

5.

Fazit .................................................................................................................................. 8

Plagiatserklärung .................................................................................................................... 9 Literaturverzeichnis .............................................................................................................. 10

1

1. Einleitung 1.1 Thema und Struktur der Arbeit In dieser Arbeit werde ich einen Einblick über die aktuellen Erkenntnisse der Hirnforschung geben, die für ein besseres Verständnis von entwicklungsbedingten Rechenschwächen/Rechenstörungen neurokognitiven

Befunde

und

beiträgt. die

Dabei

werde

Auswirkungen

ich

von

auf

die

spezifischen

Fördermaßnahmen zur Behandlung von Rechenstörungen auf neuronaler Ebene eingehen. Zum Abschluss werden die wichtigsten Befunde in Hinblick auf deren praktische Relevanz zusammengefasst.

1.2 Begründung der Themenwahl Im Rahmen der Inklusion werde ich als angehende Lehrperson mit Schülerinnen und Schülern zusammenarbeiten, bei denen eine Rechenstörung oder Rechenschwäche diagnostiziert wurde. Daher ist es wichtig zu wissen, welche Möglichkeiten und Ressourcen es für die Lehrperson existieren um diesen Schülerinnen und Schülern die nötige Förderung zu gewährleisten.

2. Definition und Diagnosekriterien von Dyskalkulie Aus klinisch-diagnostischer Sicht weisen rechenschwache Kinder trotz einer im Normalbereich liegenden Intelligenz (IQ > 85) Rechenleistungen, die sichtlich unterhalb der alters- und klassentypischen Leistung liegen, auf. Zeigt sich die Rechenleistung zusätzlich erkennbar unter dem individuellen Intelligenzniveau, wird von einer Rechenstörung oder Dyskalkulie gesprochen (ICD-10, Kapitel V, F81.2, WHO

–

World

Health

Organization

2005).

Weist

ein

Kind

neben

Rechenschwierigkeiten eine unterdurchschnittliche Intelligenz (IQ ≤ 85) sowie andere Lernbeeinträchtigungen auf, spricht man von einer Lernbehinderung. Folglich können Rechenprobleme mit allgemeinen kognitiven Defiziten oder spezifischen Problemen im Bereich der Mathematik verbunden sein. Schulrechtlich wird in Deutschland von Schülerinnen und Schülern „mit besonderen Schwierigkeiten im Rechnen“ gesprochen, wenn enorme Minderleistungen oder Leistungsversagen im Bereich der Mathematik vorliegen (KMK 2007). Die Feststellung dieser ist Aufgabe der Schule bzw. der Lehrperson. Zwischen den Bundesländern herrschen jedoch große Abweichungen in der schulrechtlichen Situation rechenschwacher Kinder, von der kompletten Nicht-Berücksichtigung der Rechenschwäche im Schulrecht bis hin zum Notenschutz und der Gewährleistung umfangreicher Fördermaßnahmen. Zusätzlich dürfen die Erschwerungen nicht auf körperliche Erkrankungen oder

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Beeinträchtigungen im Sehen oder Hören zurückzuführen sein (Lambert 2015). Die Diagnose einer Rechenstörung nach ICD-10 ist in Deutschland die Bedingung um zu speziellen Förderprogrammen zugelassen zu werden. Nach ICD-10 werden standardisierte und normierte Mathematiktests zur Diagnostik einer Rechenschwäche eingesetzt. Jedoch weist diese Art der Diagnosestellung Probleme auf. Die Mathematiktests halten in der Regel psychometrische Gütekriterien ein, jedoch variieren die Diagnosekriterien für eine Rechenschwäche in der Literatur, zum Beispiel Prozentrang < 3 nach ICD-10, Prozentrang < 7 im DSM5. Dabei hat die Auswahl des Diagnosekriteriums Konsequenzen auf die individuelle kognitive Stufe des untersuchten rechenschwachen Kindes, welche bei liberaleren Kriterien oft inhomogen sind (Murphy et al. 2007). Auch unterscheiden sich standardisierte Mathematiktests teils stark in ihrem inhaltlichen Schwerpunkt voneinander. So fokussieren sich einige Tests auf den curricularen Inhalt, während andere sich den basalen Vorläuferfähigkeiten widmen. Je nachdem welche Testmethoden eingesetzt wurden, können sich die Testergebnisse auf individueller Stufe stark unterscheiden. Dies ist zum einen der Grund für die teils uneinheitlichen empirischen Daten zur Rechenschwäche (Fritz et al. 2017).

Abbildung 1: Diagnosekriterien nach ICD-10 (Bildquelle: Lambert 2015, S.55).

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3. Theoretische Entwicklung des Zahlenverständnisses 3.1 Neurokognitive Perspektive Nach der „cultural recycling“ Theorie übernahmen kulturell entstandene Fähigkeiten bereits bestehende Gehirnareale, welche durch die Einschränkungen und Merkmale der Funktionsweisen dieser speziellen Gehirnareale geprägt wurden. Damit dieses „cultural recycling“ überhaupt zustande kommen kann, müssen die neuen Fähigkeiten innerhalb der funktionellen Neuroanatomie Vertiefungen finden, welche der gewünschten Funktion schon ähneln und eine gewisse Plastizität aufweisen, um die neuen Funktionen mit übernehmen zu können. Die Parallelität zur Vorläuferfähigkeit sollte damit wesentliche Schwierigkeiten im Erwerb erklären (Dehaene & Cohen 2007). Ein Beispiel dafür ist das Problem der Differenzierung von Buchstaben, die gedreht oder spiegelbildlich aus den gleichen Elementen zusammengesetzt sind, wie zum Beispiel b, d, q und p. Das Areal innerhalb des intraparietalen Sulcus (IPS), welches für die Verarbeitung von Zahlen und somit auch für das Rechnen verwendet wird, liegt inmitten von Arealen, die für das Greifen, Zeigen, die räumliche Ausrichtung der Aufmerksamkeit, Blickbewegungssteuerung und Bildung von Assoziationen zuständig sind (Dehaene & Cohen 2007). Dieser gehört zu dem dorsalen Strom, den man sich als Datenverarbeitungsbahn im Gehirn vorstellen kann. Er verarbeitet die visuellen Informationen angesichts ihrer relevanten räumlichen Aspekte für unser Handeln in der Außenwelt. Im dorsalen Strom werden somit die Entfernung, Lage, Abstände und Größe von Objekten bestimmt und verglichen. Aus diesen neuroanatomischen Erkenntnissen lässt sich schlussfolgern, dass Zahlen eine amodale kulturelle Erfindung sind, um Mengen genau bestimmen und bearbeiten zu können. Jedoch sind sie tief im Handeln verankert und werden somit keinesfalls abstrakt im Gehirn verarbeitet (Wilson 2002). Um diese Entwicklung des Rechenerwerbs zu verstehen, muss man einige Grundsätze der Gehirnentwicklung kennen. Eines der wichtigsten ist, dass sich die Gehirnaktivierung bei allen kognitiven Fähigkeiten von der frühen bis zur späten Kindheit und auch weiter ins Erwachsenenalter von einem sehr chaotischen Netzwerk hin zum einen von Fokus ausgehenden Aktivierungsmuster entwickelt. Somit spezialisieren sich die meisten Gehirnareale für höhere kognitive Funktionen erst im Laufe der Entwicklung (Durston & Casey 2005).

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4. Erkenntnisse der Hirnforschung 4.1 fMRT-Studien bei Kindern Obwohl

das

rechnerischer

wissenschaftliche Fertigkeiten

Interesse in

an der

Bezug

auf

Entwicklung

numerisch-

entwicklungsbedingten

Rechenschwierigkeiten stetig wächst, gibt es bis heute nur wenige fMRT-Studien1 bei Kindern mit und ohne Rechenstörungen. Grund dafür ist die Komplexität der Durchführung und Interpretation der fMRT-Studien bei Kindern (Kaufmann 2008). Dazu stützen sich die bestehenden Rechen -und Zahlenverarbeitungsmodelle auf die Ergebnisse der neuronalen Korrelaten von numerisch-rechnerischen Fertigkeiten von Erwachsenendaten und sind somit nicht oder nur gering für die Interpretation von Kinderdaten dienlich (Dehaene et al. 2003).Daher stelle ich in diesem Abschnitt nur Daten von Studien mit Kindern vor. 2003 stellten Dahaene et al. ihre neuroanatomischen und neurofunktionellen Modelle der Zahlenverarbeitung und des Rechnens vor. Dieses Modell, auch Triple Code Modell genannt, besteht aus drei voneinander unabhängigen Zahlenformaten, für die sich

jeweils

signifikante

neuronale

Korrelate

erlesen

lassen.

Relevante

Repräsentationen und neuronale Korrelate für die Zahlenverarbeitung und das Rechnen sind die analoge Größenrepräsentation, die bilateral mit Arealen im IPS und posterior parietalen Arealen verbunden wird und für das Wissen um die numerische Größe einer Zahl maßgeblich ist; die verbale Zahlenrepräsentation, die mit linkshemisphärischen Spracharealen und dem Gyrus angularis assoziiert wird und vor allem für Zahlwörter, aber auch für das arithmetische Faktenwissen, wie z. B. 5 ∙ 4 = 20 relevant ist; wie auch eine Repräsentation der visuell-arabischen Zahlenform in sensorischen Arealen des Gehirns, z. B. Gyrus fusiformis, die uns Zahlen als informationshaltige Symbole erschließen lässt (Dahaene 2003).

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funktionelle MRT-Messung (fMRT): visualisiert die Hirnareale, die beim Lösen bestimmter Zahlenverarbeitungs- und/oder Rechenaufgaben aktiv sind.

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Abbildung 2: Triple Code Modell nach Dahaene et al. 2003 (Bildquelle: https://www.researchgate.net/figure/DehaenesTriple-Code-Model-Numbers-are-stored-in-three-individual-yet-integrated_fig2_288830463)

Jedoch sollte man dabei beachten, dass neben den genannten gebietsspezifischen zahlenrelevanten Arealen auch andere Abschnitte des Gehirns beim Lösen numerischer Aufgaben aktiv sind. Die Aktivität dieser zusätzlichen, meist frontalen Areale ist vor allem mit gebietsunspezifischen Prozessen assoziiert, wie dem Arbeitsgedächtnis, die zum Bearbeiten der Aufgabe mehr oder weniger erforderlich sind (Dehaene et al. 2004). Die fMRT-Studie von Rivera et al. (2005) analysierten die Rechenleistungen im Entwicklungsverlauf bei 8 bis 19-jährigen ohne Rechenschwierigkeiten. Das Resultat dieser Studie zeigte, dass die Aktivität von zahlenrelevanten Arealen in (intra)parietalen Hirnbereichen altersabhängig ist. Jüngere Probanden zeigten, im Vergleich

zu

älteren

Subtraktionsaufgaben

Probanden, geringere

beim

Aktivitäten

Lösen in

von diesen

Additions-

und

(intra-)parietalen

Hirnbereichen. Diese altersabhängigen Aktivitätsunterschiede weisen daraufhin, dass die jüngeren Kindern die numerische Größenrepräsentation oder den mentalen Zahlenstrahl noch nicht verfestigt haben. Folglich werden beim Lösen von Rechenaufgaben die (intra-)parietalen Hirnbereiche, welche die Verarbeitung von Zahlengröße unterstützen, weniger stark aktiviert als bei älteren Personen mit längerer Beschulung (Rivera et al. 2005). Die Meta-Analyse von fMRT-Kinderstudien von Kaufmann et al. (2011) zeigen die Veränderungen der Interaktion zwischen frontalen und parietalen Hirnarealen in der numerischen Entwicklung von Kindern am deutlichsten. Die Ergebnisse legen dar, dass die numerische Entwicklung mit einer systematischen Verschiebung von neuronaler Aktivität von frontalen zu (intra)parietalen Arealen verknüpft ist. Es wird als zunehmende Spezialisierung und

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Automatisierung der Verarbeitung numerischer Informationen in parietalen Arealen interpretiert, simultan dazu werden die gebietsunspezifischen unterstützenden Prozesse wie das Arbeitsgedächtnis weniger beansprucht (Kaufmann et al. 2011). Neben diesen Erkenntnissen beobachteten Kaufmann et al. (2011) allerdings auch Aktivitätsunterschiede bezüglich des Leistungsniveaus von Kindern mit und ohne Rechenstörungen. Insgesamt sind die Ergebnisse der verschiedenen fMRT-Studien zur Identifikation von Rechenstörungen, dem der charakteristischen neurofunktionalen Korrelaten bislang

wenig

übereinstimmend.

unterschiedlichen

Grund

Untersuchungsmethoden

dafür

sind

und

unteranderem

Diagnosekriterien

die für

Rechenstörungen. Dennoch weisen die bisherigen Ergebnisse in Bezug auf die Aktivierung des fronto-parietalen Netzwerkes der Zahlenverarbeitung und des Rechnens auf konstante neurofunktionale Unterschiede zwischen Kindern mit und ohne Rechenstörung hin (Fritz et al. 2017).

4.2 Wirkung der Fördermaßnahmen auf neuronaler Stufe 2011

entwickelten und

evaluierten

Kucian et

al.

ein computerbasiertes

Trainingsprogramm, bei dem die Kinder mit Rechenschwäche über fünf Schulwochen lang täglich für 15 Minuten spielerisch übten. Ziel war es die Etablierung und Automatisierung der numerischen Größenrepräsentation und die Verknüpfung zwischen Zahlengrößen und deren räumlicher Anordnung auf einem mentalen Zahlenstrahl zu verstärken. Die Ergebnisse dieser fMRT-geleiteten Interventionsstudie zeigten, dass sowohl Kinder mit als auch ohne Rechenschwäche positive Trainingseffekte hinsichtlich der räumlichen Zahlenrepräsentationen und Rechenfertigkeiten erreicht haben. Darüber hinaus wiesen beide Testgruppen nach dem Training eine schwächere Aktivität in zahlenrelevanten frontalen und parietalen Hirnbereichen auf. Dies wurde so interpretiert, dass das Training zu einer Automatisierung der beim Rechnen involvierten kognitiven Prozesse führte. Dazu zeigten die rechenschwachen Kinder nach dem Training ein Hirnaktivitätsmuster, das denen der Kinder ohne Rechenschwäche mehr ähnelte als vor dem Training (Kucian et al. 2011). Ebenfalls interessant ist eine Interventionsstudie mit rechenschwachen Kindern, bei der die Effektivität der numerisch-rechnerischen Fördermaßnahmen mittels EEG evaluiert wurde (Wißmann et al. 2012). Probanden waren rechenschwache Kinder der zweiten und dritten Grundschulklasse. Die Vergleichsgruppen waren gleichaltrige Kinder mit kombinierter Rechen- und Leseschwäche, Kinder mit isolierten Leseschwächen sowie Kinder ohne Lernschwächen. Das theoriegeleitete

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Rechen-Interventionsprogramm fokussierte sich auf die Verbindung zwischen basisnumerischem Wissen und arithmetischem Verständnis (Kaufmann et al. 2003). Das Programm wurde einmal wöchentlich für circa 90 Minuten über neun Monate in Kleingruppen durchgeführt. Die Ergebnisse wiesen positive Effekte sowohl auf der Leistungsebene als auch auf neuronaler Stufe auf. Dabei waren die Lernfortschritte bei Kindern mit isolierter Rechenschwäche größer als bei Kindern mit kombinierter Rechen- und Leseschwäche. Zudem zeigten die rechenschwachen Kinder eine signifikante Veränderung der Hirnaktivität in parietalen Regionen beim Lösen von Schätzaufgaben, was auf einen veränderten zeitlichen Ablauf des Lösungsvorgangs hindeutet. Die bisherigen übereinstimmenden Befunde zeigen, dass sowohl auf der Leistungsebene als auch auf der neuronalen Stufe numerische Interventionen und Trainingsprogramme zur Verbesserung der Zahlenverarbeitung und des Rechnens führen können. Folglich bewirken effektive Interventions- und Trainingsprogramme bei rechenschwachen Kindern auch eine Veränderung der Hirnaktivität (Fritz et al. 2017).

5. Fazit Die vorhandenen Studien zu rechenschwachen Kindern zeigen, dass diese sowohl funktionale als auch strukturelle Unterschiede aufweisen. Jedoch kann der Forschungsstand bis jetzt noch keine tragfähigen Aussagen über UrsacheWirkungs-Beziehungen treffen. Lukrativ sind die Ergebnisse der Interventionsstudien, die den Effekt numerischrechnerischer Trainingsprogramme auf neuronaler Stufe bewertet haben. Diese zeigten, dass das Aktivitätsmuster im Gehirn von rechenschwachen Kindern durch Training veränderbar ist und somit bestehende Unterschiede zu Kindern ohne Rechenschwäche minimiert werden können.

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Plagiatserklärung Ich versichere, dass ich die schriftliche Ausarbeitung selbständig angefertigt und keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel benutzt habe. Alle Stellen, die dem Wortlaut oder dem Sinn nach (inkl. Übersetzungen) anderen Werken entnommen sind, habe ich in jedem einzelnen Fall unter genauer Angabe der Quelle (einschließlich des World Wide Web sowie anderer elektronischer Datensammlungen) deutlich als Entlehnung kenntlich gemacht. Dies gilt auch für angefügte Zeichnungen, bildliche Darstellungen, Skizzen und dergleichen. Ich nehme zur Kenntnis, dass die nachgewiesene Unterlassung der Herkunftsangabe als versuchte Täuschung gewertet wird.

................. Ort/ Datum

.............................................. Name

.......................................................... Unterschrift

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Literaturverzeichnis Dehaene, S.& Cohen, L. (2007): Cultural recycling of cortical maps. In: Neuron 56, S.384-398. Durston, S. & Casey, B. J. (2006): What have we learned about cognitive development from neuroimaging? In: Neuropsychological 44, S. 2149 – 2157. Fritz, A., Ricken, G., (Hrsg.); Schmidt, S. (2017): Handbuch Rechenschwäche. Weinheim: Beltz Verlagsgruppe. Kaufmann, L., Wood, G., Rubinsten, O. & Henik, A. (2011): Meta-analysis of developmental fMRT studies investigating typical and atypical trajectories of number processing and calculation. In:Developmental Neuropsychology 36, S. 763 – 787. KMK – Kultusministerkonferenz (2007): Grundsätze zur Förderung von Schülerinnen und Schülern mit besonderen Schwierigkeiten im Lesen und Rechtschreiben oder im Rechnen. Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 04. 12. 2003 i. d. F. vom 15. 11. 2007. Kucian, K., Grond, U., Rotzer, S., Henzi, B., Schönmann, C., Plangger, E., Gälli, M., Martin, E. & Aster, M. von (2011): Mental number line training in children with developmental dyscalculia. In: NeuroImage 57, H. 3, S. 782 – 795. Lambert, K. (2015): Rechenschwäche: Grundlagen, Diagnostik und Förderung. Göttingen: Hogrefe. Murphy, M. M., Mazzocco, M. M., Hanich, L. B. & Early, M. C. (2007): Cognitive Characteristics of Children with Mathematics Learning Disability (MLD) Vary as a Function of the Cutoff Criterion Used to Define MLD. In: Journal of Learning Disabilities 40, S. 458- 478. Rivera, S. M., Reiss, A. L., Eckert, M. A. & Menon, V. (2005): Developmental changes in mental ar...