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Akademie für neurowissenschaftliches Bildungsmanagement – AFNB  
Quellnachweis: AFNB NeuroNews vom 28.07.2023

Digitale Kompetenzen von Mädchen beeinflussen deren Berufswahl.

Mädchen und Jungen haben in der neunten Klasse ähnlich hohe digitale Kompetenzen.

Zwischen Mädchen und Jungen gibt es in der neunten Klasse keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich ihrer digitalen Kompetenzen, zeigt eine aktuelle Studie des RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung.

Trotzdem verläuft die weitere Entwicklung zwischen den Geschlechtern unterschiedlich: Mädchen verfolgen nur dann eine Karriere im MINT-Bereich, wenn sie überdurchschnittliche digitale Kompetenzen in der 9. Klasse haben. Für Jungen gilt dieser Zusammenhang nicht.

Die Studienautorinnen erklären dieses Verhalten mit Erkenntnissen aus der Psychologie: Jugendliche wählen vor allem Berufsfelder, in denen sie eigene Stärken vermuten. Mädchen neigen jedoch dazu, ihr wahres Potenzial bei den digitalen Kompetenzen zu unterschätzen.

Quelle: RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung  

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Akademie für neurowissenschaftliches Bildungsmanagement – AFNB  
Quellnachweis: AFNB NeuroNews vom 26.07.2023

Mit Deep Learning gegen Impfskepsis

Forschende der TU Darmstadt nutzen Sprachmodelle, um Impfskepsis besser zu verstehen.

Impfskepsis stellt eine gewaltige Herausforderung für Gesundheitssysteme weltweit dar. Eines der effektivsten Gegenmittel sind persönliche Gespräche zwischen Patient:innen und medizinischem Fachpersonal. Ein internationales Team, zu dem auch Forschende der TU Darmstadt zählen, versucht mittels Deep Learning Antworten darauf zu geben, wie solche Gespräche am besten gelingen können

Quelle: Technische Universität Darmstadt  

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Akademie für neurowissenschaftliches Bildungsmanagement – AFNB  
Quellnachweis: AFNB NeuroNews vom 21.07.2023

Stresserella? Von wegen!

Mädchen reagieren cooler auf gestresste Mütter als Jungen

Lassen sich Kinder vom Stress ihrer Mütter anstecken? Kinder können den akuten Stress ihrer Mutter subjektiv und körperlich messbar nachempfinden, sind zur Stress-Empathie fähig.

Sie lassen sich aber weniger davon aus der Ruhe bringen, als angenommen. Das ist das Ergebnis einer DFG-geförderten Studie am Uniklinikum Jena und dem Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig.

Quelle: Universitätsklinikum Jena  

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Akademie für neurowissenschaftliches Bildungsmanagement – AFNB  
Quellnachweis: AFNB NeuroNews vom 19.07.2023

GPT-3 informiert und fehlinformiert uns besser.

Mit künstlicher Intelligenz (KI) generierte, korrekte Tweets sind leichter verständlich als jene, die von Menschen verfasst sind.

Eine neue Studie von Forschenden der Universität Zürich untersuchte die Fähigkeiten von KI-Modellen, insbesondere GPT-3 von OpenAI, im Hinblick auf potenzielle Risiken und Vorteile bei der Erzeugung und Verbreitung von (Des-)Information.

Unter der Leitung der Postdoktoranden Giovanni Spitale und Federico Germani, gemeinsam mit Nikola Biller-Andorno, Direktorin des Instituts für Biomedizinische Ethik und Geschichte der Medizin (IBME) der Universität Zürich, wurde in der Studie untersucht, ob Personen zwischen Desinformation und korrekten Informationen in Form von Tweets unterscheiden können.

Darüber hinaus wollten die Forschenden herausfinden, ob die 697 Teilnehmenden der Studie erkennen, ob ein Tweet von einem realen Twitter-Nutzer verfasst oder von GPT-3, einem fortschrittlichen KI-Sprachmodell, generiert wurde. Die Themenfelder der Tweets beinhalteten unter anderem den Klimawandel, die Sicherheit von Impfstoffen, die COVID-19-Pandemie, die Theorie, die Erde sei eine Scheibe, und homöopathische Behandlungen für Krebs.

Quelle: Universität Zürich  

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Akademie für neurowissenschaftliches Bildungsmanagement – AFNB  
Quellnachweis: AFNB NeuroNews vom 17.07.2023

Ich sehe was, dass du gleich sagen wirst.

Tübinger Forschende können Hirnsignale über Inhalt und Form eines Sprachlautes auslesen – und zwar mehrere Sekunden, bevor er geäußert wird

Mehrere Sekunden, bevor wir einen Laut äußern, können aus unserem Gehirn Signale über Inhalt und Form der Äußerung ausgelesen werden. Das berichtet ein Forschungsteam um Professor Dr. Markus Siegel vom Hertie-Institut für klinische Hirnforschung, der Universität Tübingen und dem Universitätsklinikum Tübingen.

Das Team hat in einer aktuellen Studie untersucht, ob der Inhalt und die Produktion von Sprache im Gehirn getrennt verarbeitet werden. Mithilfe moderner Bildgebung in Form der Magnetoenzephalographie (MEG) gelang es den Forschenden, in der Hirnaktivität den Inhalt unabhängig von der motorischen Produktion zu identifizieren – und somit auch vorherzusagen, welchen von zwei feststehenden Lauten die Probanden gleich äußern würden.

Quelle: Hertie-Institut für klinische Hirnforschung (HIH)

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