NASHVILLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue fMRI-Studie zeigt, dass Erwachsene mit starken Mathefähigkeiten bei der Zahlverarbeitung weniger auf Bewegungs- und sensorimotorische Hirnareale angewiesen sind. Während Kinder noch stärker über körpernahe Zahlvorstellungen arbeiten, verschiebt sich die Aktivierung bei Erwachsenen Richtung effizienter, abstrakter Verarbeitung. Die Ergebnisse stützen die Idee, dass sich Lernstrategien im Lebensverlauf von „Anfassen und Zählen“ zu automatisierten inneren Repräsentationen entwickeln. Für Bildungseinrichtungen und KI-gestützte Lernsysteme bedeutet das: Übung allein reicht nicht, entscheidend ist der richtige Übergang zur Abstraktion.
Erwachsene, die Mathematik besonders gut beherrschen, „arbeiten“ beim Rechnen im Gehirn offenbar anders als Kinder: Bei ihnen rückt die Zahlverarbeitung stärker von sensorimotorischen Arealen ab. Eine aktuelle Untersuchung in der Fachzeitschrift Cerebral Cortex liefert Hinweise darauf, dass mit wachsender Kompetenz weniger Bereiche beteiligt sind, die sonst mit Berührung, Bewegung und aufmerksamer Steuerung verbunden sind. Der Befund passt zu einem grundlegenden Prinzip der Kognitionsforschung: Mit Expertise sinkt der „Rechenaufwand“ des Gehirns, weil sich Prozesse automatisieren und abstrakter werden.
Im Kern geht es um Formate, in denen Zahlen mental verarbeitet werden. Forschende unterscheiden dabei unter anderem verbale Repräsentationen für Zahlwörter, visuelle Formate für geschriebene Ziffern und semantische Modelle, die sich auf Bedeutung und Menge beziehen. In den letzten Jahren gewann zudem die Idee an Aufmerksamkeit, dass ein „verkörpertes“ Zahlformat existieren kann: Physische Erfahrungen wie das Zählen an den Fingern oder Bewegungsabläufe während des Lernens könnten die Art prägen, wie das Gehirn Quantitäten versteht. Genau an dieser Stelle setzt die Studie an und fragt, wie sich die Interaktion dieser Repräsentationsformen über den Lebensverlauf gestaltet.
Um die Zusammenhänge zwischen körpernahen Darstellungen und mathematischer Kompetenz zu testen, nutzten die Autorinnen und Autoren funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRI). Diese Bildgebung misst indirekt neuronale Aktivität über Änderungen des Blutflusses und eignet sich besonders, um Netzwerke während konkreter Aufgaben zu vergleichen. Im Experiment bearbeiteten 104 Erwachsene (Durchschnittsalter rund 23 Jahre) und zusätzlich 88 Viertklässlerinnen und Viertklässler (Durchschnittsalter knapp zehn Jahre) zwei Aufgaben im Scanner. In der Zahlaufgabe mussten sie Entscheidungen treffen, ob eine dargestellte Zahl größer oder kleiner als ein Zielwert ist, wobei als Stimuli sowohl arabische Ziffern als auch „verkörperte“ Fotos von Händen dienten, die Fingerzahlen zeigen.
Die zweite Aufgabe war phonologisch, also auf sprachliche Klangabfolgen ausgerichtet: Teilnehmende beurteilten, ob der Anlaut eines Zahlenwortes zu dem Anlaut eines Bildobjekts passt (beispielsweise „fan“ oder „sun“). Parallel dazu erhoben die Forschenden außerhalb des Scanners die Mathematikleistung mit einem standardisierten Kompetenztest, der mehrere Unterbereiche abdeckt. So wurden grundlegende Rechenfähigkeiten über Berechnungsaufgaben erfasst, die Zahl der in kurzer Zeit lösbaren einfachen Probleme über Fluency-Checks und die Fähigkeit zur Bearbeitung gesprochener Textaufgaben über Applied Problems. Entscheidend für die Interpretation war auch die Kontrolle von Lesegrundfertigkeiten, sodass der Fokus klar auf numerischer Kognition lag.
Die Ergebnisse zeichnen ein deutliches Entwicklungsbild: Erwachsene zeigten bei der Zahlverarbeitung ein breiteres, ausgedehnteres Netzwerk als bei der Verarbeitung von Tönen, mit Aktivität unter anderem in okzipitalen, temporalen, parietalen und insulären Regionen. Kinder dagegen aktivierten in vergleichbaren Aufgaben eher kleinere, lokal begrenzte Bereiche. Besonders interessant ist jedoch das Muster innerhalb der Erwachsenen: Wer mathematisch stärker war, zeigte in sensorimotorischen und attentionalen Arealen geringere Aktivierung. Aus Expertensicht deutet dieses „weniger Aktivität bei besserer Leistung“ auf effizientere, automatischere Verarbeitung hin, statt auf „mehr Aufwand“ für jede einzelne Aufgabe.
Auf funktioneller Ebene lässt sich das mit den Aufgabenanforderungen und der Theorie der Expertise-Kompression zusammenbringen: In den Erwachsenenanalysen hing eine geringere Aktivität in somatosensorischen und motorischen Arealen mit höheren Matheleistungen zusammen. Diese Regionen spielen typischerweise eine Rolle bei Berührungssignalen und willkürlichen Bewegungen. Gleichzeitig fanden die Forschenden verringerte Aktivierung im rechten Insellappen (Insula), einer Hirnregion, die in vielen Paradigmen mit der Bewertung kognitiver Belastung assoziiert wird. Weniger Insula-Aktivität kann bedeuten, dass grundlegende Zahlaufgaben als weniger „anstrengend“ erlebt oder intern schneller verarbeitet werden. Als Korrektiv nutzte man zudem Vergleiche zu Leseleistungen: Die beobachteten neuronalen Zusammenhänge korrelierten nicht mit Lesekompetenzen, was die Spezifität numerischer Fähigkeiten stärkt.
Ein weiterer Teil der Studie betrachtet den intraparietalen Sulcus links, der in der Literatur häufig mit der Handhabung numerischer Größen in Verbindung gebracht wird. Bei Erwachsenen zeigte weniger Aktivierung in dieser Region eine bessere Leistung, während bei Kindern das Gegenteil galt: Höhere Aktivierung war dort mit besseren Testergebnissen assoziiert. Damit entsteht ein Entwicklungswechsel: Junge Lernende scheinen stärker auf basisnahe Mengenverarbeitung angewiesen zu sein, während Erwachsene diese Schritte offenbar in effizientere Routinen „auslagern“. Als wichtigen didaktischen Punkt betonen die Autorinnen und Autoren außerdem, dass verkörperte Strategien wie Fingerzählen nicht als problematisch interpretiert werden sollten, sondern als hilfreiches „Gerüst“ in frühen Lernphasen, das später an Gewicht verliert.
Für den Blick in die Praxis stellt sich damit auch die Frage, wie konkurrierende Lern- und Denktraditionen zu bewerten sind. Neben der verkörperten Kognition existieren klassische, stärker symbolorientierte Ansätze, die davon ausgehen, dass Mathematik primär über regelbasierte, abstrakte Operationen aufgebaut wird. Der vorliegende Befund wirkt weniger wie ein Entweder-oder, sondern eher wie ein zeitliches Umschalten: körpernahe Repräsentationen unterstützen den Anfang, während langfristige Kompetenz mit einer schrittweisen Abkehr von sensorimotorischer Last verbunden ist. Gleichzeitig bleibt eine methodische Einschränkung: Erwachsene und Kinder wurden mit unterschiedlichen Scannern untersucht, was Signalunterschiede erzeugen kann. Die Forschenden empfehlen deshalb longitudinale Designs, um den Übergang innerhalb derselben Personen im Zeitverlauf präziser nachzuzeichnen.
Für Bildungseinrichtungen, Lernpsychologie und auch KI-gestützte Trainingssysteme (etwa adaptives Üben mit Lernkurven) ist das mehr als eine akademische Detailfrage. Wenn der „richtige“ Kompetenzgewinn mit einer Verschiebung von körpernahem zu automatisiertem, abstraktem Verstehen einhergeht, sollten Programme nicht nur Wiederholungen liefern, sondern gezielt den Übergang unterstützen: von greifbaren Hilfen hin zu inneren Repräsentationen, ohne Lernende abrupt zu überfordern. Langfristig dürfte die Forschung vor allem eine Frage beantworten helfen: Wann genau und über welche Trainingssignale das Gehirn die sensorimotorische „Stütze“ reduziert. Für Unternehmen, die Lernsoftware entwickeln, eröffnet das eine klare Implikation—didaktische Wirksamkeit hängt dann stärker von Transfer-Mechanismen ab als von reinem Übungsvolumen.
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