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Was ist aktives Abrufen - und warum sagt die Wissenschaft, dass es der beste Weg zum Lernen ist

Die meisten Studenten haben eine zuverlässige Lernroutine: Sie lesen das Kapitel, markieren die wichtigen Teile und lesen es vielleicht noch einmal vor einer Prüfung durch. Es fühlt sich produktiv an. Die Seiten sehen annotiert aus. Sie haben das Gefühl, die Arbeit getan zu haben.

Das Problem ist, dass Jahrzehnte der kognitiven Wissenschaftsforschung eine andere Geschichte erzählen.

Passives Wiederlesen - das Durchgehen von Material, dem Sie bereits begegnet sind - erzeugt ein Gefühl der Vertrautheit, das Ihr Gehirn als Verständnis fehlinterpretiert. Sie erkennen die Wörter. Die Konzepte kommen Ihnen vage bekannt vor. Also nehmen Sie an, dass Sie es wissen.

Dann kommt die Prüfung und der Abruf scheitert.

Das ist kein Charakterfehler. So funktioniert das menschliche Gedächtnis. Und die Lösung ist eine der robustesten Erkenntnisse der Lernwissenschaft: aktives Abrufen.

Was ist aktives Abrufen?

Aktives Abrufen ist die Praxis, Informationen aus dem Gedächtnis abzurufen - anstatt sie passiv durchzugehen.

Anstatt Ihre Notizen zum Krebszyklus zu lesen, schließen Sie die Notizen und versuchen, alles, was Sie über den Krebszyklus erinnern, aufzuschreiben. Anstatt eine Fallstudie erneut zu lesen, beantworten Sie Fragen dazu aus dem Gedächtnis. Anstatt eine Seite zu markieren, legen Sie die Seite weg und erklären Sie das Konzept laut.

Der Akt des Versuchens, Informationen abzurufen - auch wenn es schwierig ist, auch wenn Sie scheitern - stärkt die Gedächtnisspur auf eine Weise, die die passive Exposition einfach nicht kann.

Dies wird manchmal als Testeffekt oder Abrufpraxis bezeichnet und ist einer der am häufigsten replizierten Befunde in der Pädagogischen Psychologie.

Die Wissenschaft dahinter

Roediger & Karpicke (2006): Der Testeffekt

In einer wegweisenden Studie gaben Henry Roediger III und Jeffrey Karpicke von der Washington University Studenten einen Text zum Lesen. Eine Gruppe studierte ihn viermal. Eine andere Gruppe studierte ihn einmal und machte dann drei Übungstests. Als beide Gruppen eine Woche später getestet wurden, erinnerte sich die Gruppe, die getestet worden war, deutlich mehr.

Nicht mehr durchgegangen. Mehr getestet.

Die Forscher schlossen daraus, dass Testen nicht nur eine Möglichkeit ist, Lernen zu messen - es ist ein aktiver Treiber dafür. Der Abrufprozess selbst stärkt das Gedächtnis auf eine Weise, die zusätzliches Studium nicht kann. Dies wurde als "Testeffekt" bekannt und wurde in Hunderten von Experimenten seitdem repliziert.

Ebbinghaus und die Vergessenskurve

Hermann Ebbinghaus führte seine berühmten Experimente zur Vergessenskurve Ende des 19. Jahrhunderts durch - und die Ergebnisse haben sich erstaunlich gut gehalten. Ohne Wiederholung vergessen Menschen etwa 70% neuer Informationen innerhalb von 24 Stunden. Innerhalb einer Woche ist der Großteil dessen, was Sie in einer einzigen Lernsitzung gelernt haben, verschwunden.

Die Kurve flacht jedoch ab, wenn Sie Informationen in zeitlichen Abständen aktiv abrufen. Jeder Abruf setzt den Verfall zurück, und mit der Zeit wird das Gedächtnis wesentlich dauerhafter. Dies ist die Grundlage für das verteilte Üben - das Prinzip hinter Tools wie Anki und Piply.

Die Kombination aus aktivem Abrufen und verteiltem Üben ist der effektivste Lernansatz, den die Forschung identifiziert hat.

Warum passives Wiederlesen sich so anfühlt, als würde es funktionieren (aber nicht tut)

Die Vertrautheitsillusion ist eine der konstantesten Fallen beim Lernen von Studenten.

Wenn Sie Material erneut lesen, verarbeitet Ihr Gehirn es schneller als beim ersten Mal - weil es bereits vertraut ist. Diese Flüssigkeit wird als Beherrschung fehlinterpretiert. Ich kann das schnell lesen, also muss ich es wissen.

Aber ein Konzept zu lesen und es unter Prüfungsbedingungen abrufen zu können, sind unterschiedliche kognitive Aufgaben. Wiedererkennen (etwas sehen und denken "Das kenne ich") ist viel einfacher als Abrufen (Informationen ohne Hilfen aus dem Gedächtnis hervorbringen). Prüfungen testen den Abruf. Die meisten passiven Lernmethoden trainieren nur das Wiedererkennen.

Deshalb fühlen sich Studenten, die ihre Notizen vor einer Prüfung erneut durchlesen, oft vorbereitet - bis zur Prüfung.

Praktische Möglichkeiten, aktives Abrufen zu nutzen

Sie brauchen keine speziellen Tools, um aktives Abrufen zu praktizieren. Hier sind die effektivsten Methoden:

1. Die Methode der leeren Seite Nachdem Sie einen Abschnitt gelesen haben, schließen Sie Ihre Notizen und schreiben Sie alles auf, was Sie sich erinnern können. Schauen Sie erst danach wieder nach. Die Lücken, die Sie finden, sind genau das, was Sie als Nächstes lernen müssen.

2. Karteikarten (richtig gemacht) Das Schlüsselwort hier ist richtig gemacht. Karteikarten funktionieren nur als aktives Abrufen, wenn Sie wirklich versuchen, die Antwort zu produzieren, bevor Sie die Karte umdrehen. Wenn Sie zu schnell umdrehen und die Antwort lesen, wird es wieder zu einer passiven Wiederholung. Das Ringen um den Abruf - auch wenn Sie scheitern - ist Teil dessen, was es effektiv macht.

3. Übungsaufgaben und alte Prüfungen Insbesondere für MINT-Fächer ist es effektiver, Probleme aus dem Gedächtnis zu bearbeiten, als Lösungsbeispiele durchzugehen. Der Akt des Versuchens - auch wenn es falsch ist - bahnt Abrufwege, die das Lesen von Lösungen nicht kann.

4. Feynman-Technik Wählen Sie ein Konzept und versuchen Sie, es einfach zu erklären, als würden Sie es jemandem ohne Hintergrundwissen beibringen. Wo Ihre Erklärung vage oder kreisförmig wird, ist Ihr Verständnis dünn. Gehen Sie zurück und füllen Sie die Lücke, dann erklären Sie es erneut.

5. Selbstabfrage nach jeder Sitzung Bevor Sie Ihre Notizen am Ende einer Lerneinheit schließen, verbringen Sie fünf Minuten damit, sich selbst zu prüfen, was Sie behandelt haben - ohne nachzuschauen. Fragen wie "Was waren die drei Hauptargumente von heute?" oder "Wie funktioniert dieser Mechanismus?" zwingen Ihr Gehirn, das gerade Verarbeitete zu konsolidieren.

Wie verteiltes Üben aktives Abrufen verstärkt

Aktives Abrufen ist am wirkungsvollsten, wenn es mit verteiltem Üben kombiniert wird - der Praxis, Material in zunehmenden Abständen zu wiederholen, sobald es im Gedächtnis sicherer wird.

Die Logik: Wenn Sie etwas gut kennen, müssen Sie es morgen nicht wiederholen. Wenn Sie es unsicher beherrschen, müssen Sie es tun. Ein System für verteiltes Üben verfolgt, was Sie wissen, und plant Wiederholungen zum optimalen Zeitpunkt - genau bevor Sie es vergessen würden.

Deshalb schneiden Karteikarten-Apps mit Algorithmen für verteiltes Üben in der Regel besser ab als zufälliges Wiederholen. Sie rufen Informationen nicht nur ab - Sie rufen sie in dem Moment ab, der die langfristige Speicherung maximiert.

Wo Piply hineinpasst

Das Verständnis der Forschung ist eine Sache. Eine Gewohnheit daraus aufzubauen, eine andere.

Die praktische Hürde für die meisten Studenten ist nicht die Motivation - es ist der Aufwand. Karteikarten von Grund auf selbst zu erstellen, ist zeitaufwendig. Manuelle Planung von verteilten Wiederholungen ist während des Semesters unrealistisch. Das Finden des richtigen YouTube-Erklärvideos, wenn man feststeckt, erhöht die Reibung. Mit der Zeit summieren sich diese kleinen Reibungen zu einer Lernroutine, die wieder zum Markieren und Wiederlesen zurückfällt.

Piply wurde entwickelt, um diesen Aufwand zu beseitigen. Sie laden Ihre Vorlesungsfolien, Notizen oder PDFs hoch - und Piply erstellt automatisch Ihre Karteikarten, Quizze und Mind Maps aus Ihrem eigenen Material. Verteiltes Üben ist integriert. Der Dokumentenleser, die Fokus-Timer und die Abrufübungen befinden sich alle in einem Arbeitsbereich, sodass es keinen Kontextwechsel zwischen fünf verschiedenen Apps gibt.

Die Wissenschaft des aktiven Abrufens ist seit über einem Jahrhundert klar. Die Lücke lag immer bei der Umsetzung. Das beste Lernsystem ist das, das es tatsächlich einfach macht, die Arbeit zu erledigen.

Weitere Lektüre: Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.