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Wie Übung das Gehirn verändert: vom Signal zur verlässlichen Handlung

Wie Zellkommunikation, Vorhersagen, Handlungslernen, Plastizität und Schlaf zusammenspielen. Eine Verbindung der Fachartikel am Beispiel Handtouch.

Quellenstand
2026-10-25

Du übst mit deinem Hund einen Handtouch. Zuerst muss er herausfinden, welche Bewegung zum Erfolg führt. Später gelingt ihm die Berührung flüssig, auch wenn du deine Hand an einer anderen Stelle anbietest. Zwischen diesen Versuchen verändert Erfahrung, wie Zellen und Netzwerke zusammenarbeiten.

Hier führen wir mehrere Teile dieser Erklärung zusammen: die Kommunikation zwischen Nervenzellen, das Lernen von Handlungsfolgen, Vorhersagen über Belohnungen und die Verarbeitung während der Pause. Die Fachabschnitte lassen sich einzeln öffnen. Für jeden Baustein findest du außerdem einen eigenen Artikel zum Weiterlesen.

Vom einzelnen Signal zur verfügbaren Handlung

Beim Handtouch werden mehrere Dinge miteinander verbunden. Dein Hund nimmt deine Hand wahr, führt die Bewegung aus und erlebt, was darauf folgt. Mit weiteren passenden Lernerfahrungen kann die Berührung leichter verfügbar werden. Welche Folge er erwartet, beeinflusst dabei, welche Handlung sich für ihn lohnt. Veränderungen an Synapsen und weiteren Bestandteilen der Netzwerke tragen das Lernen; nach der Übung wird die Erfahrung weiterverarbeitet. Beim nächsten Versuch schauen wir, wie gut der Ablauf gelingt. Verändern wir den Ort oder die Aufgabe, prüfen wir auch, wie viel davon unter diesen Bedingungen bereits verfügbar ist. So greifen Zellkommunikation, Lernen aus Folgen und die Verarbeitung zwischen den Übungen ineinander.

Was zwischen zwei Nervenzellen passiert

Du hältst deinem Hund die offene Hand hin. Er berührt sie mit der Nase, dein Marker kommt und anschließend die Belohnung. Von außen dauert das vielleicht zwei Sekunden. Im Gehirn treffen währenddessen Informationen über deine Hand, die eigene Bewegung und die erwartete Folge zusammen. Damit daraus ein brauchbarer Handtouch wird, müssen sich Nervenzellen aufeinander abstimmen.

Eine Nervenzelle nimmt viele ihrer Signale über verzweigte Fortsätze auf, die Dendriten. Die Kontaktstellen zwischen Zellen heißen Synapsen. Hier wird Aktivität meist mithilfe chemischer Botenstoffe weitergegeben. Diese binden an passende Rezeptoren der empfangenden Zelle und verändern, wie leicht sie selbst ein elektrisches Signal auslöst. Erregende und hemmende Einflüsse wirken dabei zusammen. Hemmung gehört deshalb genauso zur geordneten Verarbeitung wie Erregung: Sie hilft unter anderem, Aktivität zu begrenzen und zeitlich abzustimmen.

Ein solches elektrisches Signal, das Aktionspotenzial, läuft am Axon entlang. Was es im Netzwerk bewirkt, hängt davon ab, welche Zellen es erreicht, wie deren Verbindungen beschaffen sind und was dort gleichzeitig geschieht. Für eine Handlung wie „Hand berühren“ kommt es auf die Aktivitätsmuster vieler beteiligter Zellen an.

Mit Erfahrung verändert sich dieses Zusammenspiel. Bei Mäusen konnten Forschende während des Erlernens einer Greifaufgabe beobachten, wie neue kleine Kontaktstrukturen an Dendriten entstanden und ein Teil davon länger erhalten blieb. Diese dendritischen Dornen tragen viele erregende Synapsen (Xu et al., 2009).

Wenn ich im Buch von einer besser ausgebauten Route spreche, ist damit also ein verändertes Netzwerk gemeint. Für deinen Handtouch bedeutet das praktisch: Der Hund braucht verständliche Gelegenheiten, die Bewegung auszuführen und ihre Folge zu erleben. Eine möglichst hohe Wiederholungszahl hilft wenig, wenn er dabei etwas anderes übt, als du ihm eigentlich zeigen wolltest.

Wie geübte Routen schneller verfügbar werden

Du greifst nach der Leine, und dein Hund läuft bereits zur Tür. Er kennt den Ablauf und erwartet den Spaziergang. Auch im Training werden Bewegungsfolgen mit Übung flüssiger und brauchen weniger Unterstützung. Bei solchen erlernten Abläufen kommen weitere Netzwerke ins Spiel.

Die Basalganglien umfassen mehrere miteinander verbundene Kerngebiete. Zu ihnen gehört das Striatum. Sie tauschen in Schleifen Informationen mit Cortex und Thalamus aus und wirken daran mit, welche Handlung ausgeführt und wie eine Handlungsfolge gelernt wird. Unterschiedliche Verbindungen tragen dazu bei, ob Verhalten stärker am aktuell erwarteten Ergebnis ausgerichtet ist oder stärker durch vertraute Auslöser gesteuert wird.

In einem Mausversuch konnten dieselben Tiere dieselbe Hebelbewegung je nach Lernkontext eher zielgerichtet oder eher gewohnheitsmäßig zeigen. Entscheidend war unter anderem, ob die Handlung auf eine Veränderung des Belohnungswerts reagierte. Ableitungen von Nervenzellaktivität und gezielte Eingriffe in orbitofrontale und striatale Schaltkreise zeigten unterschiedliche Beiträge zur Steuerung (Gremel & Costa, 2013).

An diesem Versuch lässt sich eine wichtige Unterscheidung verstehen: Wie schnell und flüssig ein Ablauf gelingt, sagt noch wenig darüber, ob er im fachlichen Sinn eine Gewohnheit ist. Dafür wurde geprüft, ob die Tiere ihre Handlung an den veränderten Wert der Folge anpassten. Im Cockpit fassen die vertrauten Routen unterschiedliche Formen eingeübter Abläufe zusammen. Bei ihrer Erklärung kommen diese Lernnetzwerke zu den schnellen Schutzprogrammen des Autopiloten hinzu.

Für den Alltag ist das durchaus erwünscht. Ich möchte, dass ein geübter Handtouch oder einige gemeinsame Schritte leicht verfügbar werden. Gleichzeitig soll mein Hund auf Veränderungen reagieren können. Nach einem Handtouch darf mein Hund zum Beispiel wieder erkunden. Beim nächsten passenden Moment üben wir erneut, später auch an einem anderen Ort. So arbeiten wir daran, dass er den Ablauf flüssig ausführt und sich zugleich auf veränderte Bedingungen einstellen kann.

Was Dopamin beim Lernen verändert

Beim ersten Handtouch findet dein Hund vielleicht eher zufällig heraus, dass die Berührung deiner Hand eine gute Folge hat. Später erwartet er diese Folge schon. Für das Lernen ist dieser Unterschied wichtig: Was ist tatsächlich passiert, und wie sehr weicht es von dem ab, womit das System gerechnet hat?

Ein Teil der Aktivität von Dopaminneuronen lässt sich als Belohnungsvorhersagefehler beschreiben. Besser als erwartet, ungefähr wie erwartet und schlechter als erwartet gehen in untersuchten Aufgaben mit unterschiedlichen Aktivitätsmustern einher. Im Verlauf des Lernens können vorhersagende Hinweise selbst solche Antworten auslösen. Nervenzellen im Mittelhirn, die Dopamin freisetzen, beeinflussen über ihre Verbindungen unter anderem Netzwerke im Striatum.

Dass hier mehr als ein begleitendes Signal vorliegt, zeigen Versuche an Ratten. Forschende aktivierten Dopaminneurone gezielt zum Zeitpunkt einer Belohnung und konnten dadurch das weitere Lernen über einen Hinweisreiz verändern (Steinberg et al., 2013). Eine aktuelle wissenschaftliche Einordnung beschreibt zugleich, warum Vorhersagefehler nicht jede Funktion und jedes Aktivitätsmuster des Dopamins erklären (Gershman et al., 2024).

Auch an einzelnen Kontaktstrukturen wird Timing sichtbar. In Hirnschnitten von Mäusen veränderte der Zeitpunkt eines dopaminergen Signals, ob zuvor angeregte dendritische Dornen sich vergrößerten. Die Forschenden untersuchten dabei genau definierte Zellen und lösten die Signale künstlich aus (Yagishita et al., 2014).

Dafür nutze ich im Buch die VIP-Kennung: Durch die bisherigen Erfahrungen bekommt dein Signal Bedeutung. Dein Hund erwartet eine bestimmte Folge, und diese Erwartung beeinflusst, was seine Aufmerksamkeit gewinnt und was er als Nächstes tut. Die Verstärkerhistorie gibt dem Funkspruch Gewicht.

Ich markiere beim Handtouch deshalb die Nasenberührung und liefere die angekündigte Belohnung anschließend zuverlässig aus. Das im Hirnschnitt untersuchte Zeitfenster lässt sich nicht als feste Trainingsfrist auf Hunde übertragen. Im Training schauen wir darauf, ob unser Ablauf dem Hund hilft, die richtige Handlung mit ihrer Folge zu verbinden. Die praktische Anleitung findest du bei Markerwort aufbauen und richtig einsetzen.

Neue Landebahnen bauen und alte Erfahrungen einordnen

Dein Hund kann mittlerweile an einem bestimmten Zaun vorbeigehen, ohne sich in die Leine zu werfen. Einige Wochen später steht dort plötzlich ein anderer Hund, und die alte Reaktion ist wieder da. Das ist enttäuschend. Es bedeutet aber nicht, dass alle guten Erfahrungen verschwunden sind.

Lernen verändert Verbindungen auf mehreren Ebenen. Die Stärke synaptischer Übertragung kann zu- oder abnehmen; beteiligt sind unter anderem Rezeptoren und Signalwege innerhalb der Zellen. Über längere Zeit können sich Kontaktstrukturen und die Zusammenarbeit ganzer Netzwerke verändern. Auch Myelin, die von spezialisierten Gliazellen gebildete Hülle um viele Axone, gehört zur Plastizität. Es beeinflusst die Leitung elektrischer Signale und damit deren zeitliches Zusammenspiel.

Bei Mäusen beeinträchtigte das gezielte Verhindern neuer Myelinbildung den Erwerb einer bestimmten motorischen Fertigkeit auf einem anspruchsvollen Laufrad. Eine zuvor gelernte Fertigkeit blieb unter den untersuchten Bedingungen erhalten (McKenzie et al., 2014). Die Landebahn im Buch steht für solche erfahrungsabhängigen Veränderungen und dafür, dass eine Route mit geeignetem Üben leichter verfügbar wird.

Wenn eine alte Reaktion bei ausbleibender früherer Folge abnimmt, sprechen wir von Extinktion. Dabei entsteht häufig zusätzliches Lernen darüber, was unter den jetzigen Bedingungen gilt. Kontext und Zeit können mitentscheiden, welche Erfahrung später das Verhalten beeinflusst. Deshalb kann eine Reaktion nach einer Pause oder an einem anderen Ort wieder auftreten, obwohl das neue Lernen erhalten geblieben ist (Bouton et al., 2021).

Am Zaun schaue ich deshalb, was diesmal anders war, und stelle wieder eine brauchbare Ausgangslage her. Vielleicht reicht dafür mehr Abstand. Von dort aus üben wir die veränderte Situation und knüpfen an das an, was schon gelingt. Im Bordbuch stehen dann Erfahrungen mit beiden Situationen.

Was während der Pause weiterarbeitet

Du hast eine kurze, gute Einheit beendet. Dein Hund sucht seinen Liegeplatz und schläft später ein. Damit endet eure aktive Übung. Die Verarbeitung der Erfahrung läuft im Nervensystem weiter.

Beim Üben lernt dein Hund etwas hinzu. Anschließend wird weiter daran gearbeitet, die Erinnerung zu festigen und mit bisherigen Erfahrungen zu verbinden. Diese Prozesse werden unter dem Begriff Konsolidierung zusammengefasst. Schlaf verändert, wie Netzwerke miteinander arbeiten. Bestimmte Aktivitätsmuster können erneut auftreten, obwohl das Tier die ursprüngliche Aufgabe gerade nicht ausführt.

In einer klassischen Untersuchung wurden Nervenzellpopulationen im Hippocampus von drei Ratten während einer räumlichen Aufgabe und im Schlaf aufgezeichnet. Zellen, die während der Aufgabe gemeinsam aktiv waren, zeigten danach im Schlaf vermehrt gemeinsame Aktivität gegenüber dem Schlaf davor (Wilson & McNaughton, 1994).

Bei Familienhunden wurde die elektrische Gehirnaktivität während des Schlafs mit einem EEG gemessen, nachdem sie neue Wörter für bereits bekannte Handlungen gelernt hatten. Das Lernen veränderte die im EEG erfassten Aktivitätsmuster; einige Schlafmerkmale hingen mit der späteren Leistung zusammen. Ein zweites Experiment verglich verschiedene Aktivitäten nach dem Lernen. Je nach Aktivität verlief die Leistung kurz- und längerfristig unterschiedlich (Kis et al., 2017). Das EEG erfasst die gemeinsame Aktivität vieler Zellen. Es erlaubt einen anderen Einblick als die Aufzeichnung einzelner Zellen im Rattenversuch.

Im Cockpit passt dazu die Zeit zwischen den Flügen: Erfahrungen werden weiterverarbeitet, auch wenn von außen gerade wenig passiert. Ich beende eine gute Einheit deshalb gern, bevor die Qualität zerfällt. Anschließend bekommt mein Hund Gelegenheit, zur Ruhe zu kommen und ungestört zu schlafen. Beim nächsten passenden Versuch sehen wir, wie gut er wieder einsteigt und was von der Aufgabe verfügbar geblieben ist.

Die Bausteine einzeln vertiefen

Quellen & Evidenz

Die Cockpitrollen fassen die beteiligten Funktionen in einem didaktischen Modell zusammen. Direkte Hundestudien tragen einzelne Aussagen zu Reaktionshemmung, Aktivierung, Markertraining und Unterschieden in Kommunikationsnetzwerken. Die feinere Rückübersetzung der beteiligten Funktionen stützt sich zusätzlich auf Humanforschung, andere Säugetiere sowie neurowissenschaftliche Übersichtsarbeiten. Die Buchbezüge folgen Das Gehirn an der Leine, insbesondere den Kapiteln 1.4, 1.7 und 1.9 bis 1.14.

Arnsten, A. F. T. (2009). Stress signalling pathways that impair prefrontal cortex structure and function. Nature Reviews Neuroscience, 10(6), 410–422. https://doi.org/10.1038/nrn2648

Bouton, M. E., Maren, S., & McNally, G. P. (2021). Behavioral and neurobiological mechanisms of Pavlovian and instrumental extinction learning. Physiological Reviews, 101(2), 611–681. https://doi.org/10.1152/physrev.00016.2020

Bray, E. E., MacLean, E. L., & Hare, B. A. (2015). Increasing arousal enhances inhibitory control in calm but not excitable dogs. Animal Cognition, 18(6), 1317–1329. https://doi.org/10.1007/s10071-015-0901-1

Collins-Pisano, C., Krichbaum, S., Lazarowski, L., & Katz, J. S. (2025). The effect of arousal during and post-training on memory consolidation in detection dogs. Scientific Reports, 15, 25822. https://doi.org/10.1038/s41598-025-09902-2

Cook, P. F., Spivak, M., & Berns, G. (2016). Neurobehavioral evidence for individual differences in canine cognitive control: An awake fMRI study. Animal Cognition, 19(5), 867–878. https://doi.org/10.1007/s10071-016-0983-4

Cordeau, M., Barton, S. A., & Hecht, E. E. (2026). Selection and learning shape communication networks in the dog brain. The Journal of Neuroscience, 46(34), e2174252026. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2174-25.2026

Courtiol, E., & Wilson, D. A. (2015). The olfactory thalamus: Unanswered questions about the role of the mediodorsal thalamic nucleus in olfaction. Frontiers in Neural Circuits, 9, 49. https://doi.org/10.3389/fncir.2015.00049

Eichenbaum, H. (2017). On the integration of space, time, and memory. Neuron, 95(5), 1007–1018. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.06.036

Flint, H. E., Weller, J. E., Parry-Howells, N., Ellerby, Z. W., McKay, S. L., & King, T. (2024). Evaluation of indicators of acute emotional states in dogs. Scientific Reports, 14, 6406. https://doi.org/10.1038/s41598-024-56859-9

Gilbert, J. K. (2004). Models and modelling: Routes to more authentic science education. International Journal of Science and Mathematics Education, 2(2), 115–130. https://doi.org/10.1007/s10763-004-3186-4

Gray, M. E., & Holyoak, K. J. (2021). Teaching by analogy: From theory to practice. Mind, Brain, and Education, 15(3), 250–263. https://doi.org/10.1111/mbe.12288

Gross, C. T., & Canteras, N. S. (2012). The many paths to fear. Nature Reviews Neuroscience, 13(9), 651–658. https://doi.org/10.1038/nrn3301

Halassa, M. M., & Kastner, S. (2017). Thalamic functions in distributed cognitive control. Nature Neuroscience, 20(12), 1669–1679. https://doi.org/10.1038/s41593-017-0020-1

Hall, N. J., Johnston, A. M., Bray, E. E., Otto, C. M., MacLean, E. L., & Udell, M. A. R. (2021). Working dog training for the twenty-first century. Frontiers in Veterinary Science, 8, 646022. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.646022

Harrison, A. G., & Treagust, D. F. (1993). Teaching with analogies: A case study in grade-10 optics. Journal of Research in Science Teaching, 30(10), 1291–1307. https://doi.org/10.1002/tea.3660301010

Janak, P. H., & Tye, K. M. (2015). From circuits to behaviour in the amygdala. Nature, 517(7534), 284–292. https://doi.org/10.1038/nature14188

Iotchev, I. B., Kis, A., & Gácsi, M. (2026). A human-like EEG signature of cognitive control in the domestic dog. Animal Cognition. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s10071-026-02096-8

Lazarowski, L., Rogers, B., Collins-Pisano, C., Krichbaum, S., Handley, M., Smith, J. G., & Waggoner, P. (2025). Effectiveness of marker training for detection dogs. Frontiers in Veterinary Science, 12, 1538452. https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1538452

McKenzie, I. A., Ohayon, D., Li, H., de Faria, J. P., Emery, B., Tohyama, K., & Richardson, W. D. (2014). Motor skill learning requires active central myelination. Science, 346(6207), 318–322. https://doi.org/10.1126/science.1254960

Pessoa, L. (2017). A network model of the emotional brain. Trends in Cognitive Sciences, 21(5), 357–371. https://doi.org/10.1016/j.tics.2017.03.002

Schmitt, L. I., Wimmer, R. D., Nakajima, M., Happ, M., Mofakham, S., & Halassa, M. M. (2017). Thalamic amplification of cortical connectivity sustains attentional control. Nature, 545(7653), 219–223. https://doi.org/10.1038/nature22073

Shields, G. S., Sazma, M. A., McCullough, A. M., & Yonelinas, A. P. (2017). The effects of acute stress on episodic memory: A meta-analysis and integrative review. Psychological Bulletin, 143(6), 636–675. https://doi.org/10.1037/bul0000100

Tovote, P., Esposito, M. S., Botta, P., Chaudun, F., Fadok, J. P., Markovic, M., Wolff, S. B. E., Ramakrishnan, C., Fenno, L., Deisseroth, K., Herry, C., Arber, S., & Lüthi, A. (2016). Midbrain circuits for defensive behaviour. Nature, 534(7606), 206–212. https://doi.org/10.1038/nature17996

Ergänzende Quellen zur Gehirnvertiefung

Xu, T., Yu, X., Perlik, A. J., Tobin, W. F., Zweig, J. A., Tennant, K., Jones, T., & Zuo, Y. (2009). Rapid formation and selective stabilization of synapses for enduring motor memories. Nature, 462, 915–919. https://doi.org/10.1038/nature08389

Namburi, P., Beyeler, A., Yorozu, S., Calhoon, G. G., Halbert, S. A., Wichmann, R., Holden, S. S., Mertens, K. L., Anahtar, M., Felix-Ortiz, A. C., Wickersham, I. R., Gray, J. M., & Tye, K. M. (2015). A circuit mechanism for differentiating positive and negative associations. Nature, 520, 675–678. https://doi.org/10.1038/nature14366

Gremel, C. M., & Costa, R. M. (2013). Orbitofrontal and striatal circuits dynamically encode the shift between goal-directed and habitual actions. Nature Communications, 4, 2264. https://doi.org/10.1038/ncomms3264

Steinberg, E. E., Keiflin, R., Boivin, J. R., Witten, I. B., Deisseroth, K., & Janak, P. H. (2013). A causal link between prediction errors, dopamine neurons and learning. Nature Neuroscience, 16, 966–973. https://doi.org/10.1038/nn.3413

Gershman, S. J., Assad, J. A., Datta, S. R., Linderman, S. W., Sabatini, B. L., Uchida, N., & Wilbrecht, L. (2024). Explaining dopamine through prediction errors and beyond. Nature Neuroscience, 27, 1645–1655. https://doi.org/10.1038/s41593-024-01705-4

Yagishita, S., Hayashi-Takagi, A., Ellis-Davies, G. C. R., Urakubo, H., Ishii, S., & Kasai, H. (2014). A critical time window for dopamine actions on the structural plasticity of dendritic spines. Science, 345, 1616–1620. https://doi.org/10.1126/science.1255514

Wilson, M. A., & McNaughton, B. L. (1994). Reactivation of hippocampal ensemble memories during sleep. Science, 265, 676–679. https://doi.org/10.1126/science.8036517

Kis, A., Szakadát, S., Gácsi, M., Kovács, E., Simor, P., Török, C., Gombos, F., Bódizs, R., & Topál, J. (2017). The interrelated effect of sleep and learning in dogs (Canis familiaris); an EEG and behavioural study. Scientific Reports, 7, 41873. https://doi.org/10.1038/srep41873