Leren en Geheugen

Learning and Memory

Studiewijzer 2020/2021

Globale inhoud

In het vak Leren en Geheugen staat de vraag centraal hoe ons brein in staat is om informatie op te slaan, vast te houden en vervolgens weer terug te halen op noodzakelijke momenten. We onderscheiden de verschillende typen geheugen en behandelen deze vervolgens op verschillende niveaus. Deze niveaus zijn grofweg in te delen als volgt: 1) elementaire cellulaire en genetisch moleculaire  processen die ten grondslag liggen aan leren en geheugen. 2) Hoe leren en geheugen zijn gerelateerd aan communicatie tussen neuronen, netwerken en  hersengebieden. 3) Hoe leren en geheugen tot uiting komen in het gedrag van het individu.

Hierbij wordt een breed scala aan onderzoeksmethoden belicht, varierend van functional genomics, biochemie, patch-clamp in hersenplakjes, single cell afleidingen in vivo, netwerk benaderingen tot brain imaging technieken. Na afloop heeft de student een goed overzicht over de huidige kennis op het gebied van leren en geheugen, van elementaire cellulaire processen tot hogere-orde hersensystemen. 

Studiemateriaal

Literatuur

• Principles of Neural Science, Kandel E.R., Schwartz J.H. Jessell T.M.. New York, McGraw-Hill. 5th ed. 2013

• Learning and Memory, Gluck, M.A., Mercado, E., Myers, C.E., New York, Worth Publishers. 4th ed. 2020

Practicummateriaal

• Handleiding en opdrachten aangeboden via Canvas

Software

• Neurale netwerkmodellen in Matlab, aangeboden via Canvas

Overig

• Leesstof aangeboden op Canvas en college materialen

Leerdoelen

• de cellulaire processen betrokken bij leren en geheugen uitleggen.
• beschrijven hoe veranderingen in de activering van het genetisch materiaal van organismen bijdragen aan leren en geheugenvorming.
• de eigenschappen van de drie belangrijkste fasen in een leerproces onderscheiden, namelijk acquisitie, consolidatie en herinneren.
• verschillende typen van geheugen onderscheiden op basis van de duur van het geheugen en het soort informatie dat wordt opgeslagen.
• uitleggen hoe de karakteristieken van elk type geheugen tot uiting komen in het gedrag van een individu.
• voor de verschillende typen geheugen in eigen woorden experimenten beschrijven om deze te testen.
• weergeven welke hersengebieden er betrokken zijn bij elk van de verschillende geheugens.
• voor elke fase van de slaap-waak cyclus kunnen uitleggen welke hersengolven worden waargenomen.
• belangrijke theorieën over synaptische- en systemische consolidatie samenvatten en de rol van slaap daarin.
• de eigenschappen van drie vormen van machine learning (supervised, unsupervised en reinforcement learning) beschrijven in de context van neurale netwerken, en voorbeelden geven van hersengebieden die hiermee overeenkomsten vertonen
• predictive coding modellen in neurale netwerken herkennen en beschrijven
• pathofysiologie, diagnose en behandelmogelijkheden van de ziekte van Alzheimer beschrijven.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Zelfstudie
• Thuis opdrachten/Zelfstudie
  
• Werkcollege
• (Computer)practicum

Wegens Covid-19 vindt het merendeel van het onderwijs online plaats. Omdat hoorcolleges voor zo'n grote groep studenten niet effectief zijn, is elk hoorcollege vervangen door een zelfstudiemodule gevolgd door een vragenuur. De zelfstudiemodule bevat de inhoud die normaliter in het hoorcollege wordt gepresenteerd, bevat daarnaast vragen/opdrachten en verwijst ook naar de gerelateerde literatuur (e.g. Kandel, Gluck). Vragen over de zelfstudiemodules kunnen op verschillende momenten worden gesteld: via het bijbehorende forum op Canvas waar docent en evt. coördinator de vragen beantwoorden, tijdens het vragenuur met de docent of tijdens één van de vragenuren voorafgaand aan een (her)tentamen. Antwoordmodellen voor de opdrachten van een module worden na het vragenuur gedeeld.

De cursus bevat 19 van deze zelfstudiemodules en bijbehorende vragenuren. Per onderwerp / module is 4 uur zelfstudietijd geroosterd en een vragenuur duurt 1 uur. In totaal gaat het hier dus om 95 uur.

Op drie momenten in de cursus bevat een zelfstudiemodule een opdracht die moet worden ingeleverd. Twee van deze opdrachten waren representatieve, voorbeeld tentamenopgaven. Na inleveren krijgen studenten het antwoordmodel en moeten ze hiermee de antwoorden van twee medestudenten nakijken. Bij de derde opdracht bedachten studenten zelf een open tentamenvraag + antwoordmodel, welke opnieuw door 2 medestudenten beoordeeld wordt. Op deze manier oefenen de studenten op een gerichte manier met het maken van open tentamenvragen; een terugkerend verzoek van studenten bij vakevaluaties. De coördinator vat de opvallendste uitkomsten hiervan / feedback hierop samen en deelt dit middels een videoclip.

Dit jaar bevat de cursus extra inhoud m.b.t. het onderwerp neurale netwerken. Hierbij horen twee zelfstudiemodules en twee computerpractica van elk 2 uur. In de zelfstudiemodules worden kernconcepten van de theorie van neurale netwerkmodellen gepresenteerd, en in de practica wordt geoefend met voorbeelden van dit soort netwerkmodellen. Hiervoor hoeven studenten geen opdrachten in te leveren, maar de inhoud van deze zelfstudiemodules + werkgroepen is tentamenstof.

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Deelname aan alle practica, computerpractica, veldwerk en werkcolleges in het curriculum is verplicht. Eventueel aanvullende eisen worden per onderdeel in de studiewijzer omschreven. Hier staat ook beschreven wat de eventuele consequenties zijn van het niet nakomen van deze verplichting.

Aanvullende eisen voor dit vak:

Aanwezigheid bij de hoor- en werkcolleges wordt sterk aanbevolen. Tijdens colleges kunnen er vragen aan de docent worden gesteld. Het is niet de bedoeling om vragen per email te stellen aan docenten.

Toetsing

Stof voor deeltoets 1: Colleges en literatuur van weken 44 t/m 46.

Stof voor deeltoets 2: Colleges en literatuur van weken 48 t/m 50.

Inzage toetsing

De manier van inzage wordt via de digitale leeromgeving gecommuniceerd.

Tentamens mogen niet worden meegenomen. 

Opdrachten

Tijdens de cursus zullen er opdrachten beschikbaar worden gemaakt  ter voorbereiding op colleges,  ter verdieping en om te oefenen met de tentamenstof.  Deze opdrachten zullen behandeld worden tijdens de betreffende colleges en in de werkcolleges voorafgaand aan de deeltentamens. 

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: http://student.uva.nl

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Eindtermen

Via de Zichtbare Leerlijnen Creator kun je zien aan welke eindtermen de leerdoelen van deze cursus bijdragen en hoe de  vakleerdoelen, leerlijndoelen en eindtermen van de opleiding aan elkaar gekoppeld zijn:

https://datanose.nl/#program[BSc%20PB]/outcomes 

https://datanose.nl/#program[BSc%20PB]/trajectories

Aanvullende informatie

Vanaf dit jaar vervalt het college dat Dr. Ghijsen in de afgelopen jaren heeft gegeven over de epigenetica van Leren en Geheugen.  Belangrijke concepten uit dit college zijn verwerkt in het college Neuronale communicatie door Dr. Krugers. Verder is er een college over slaap en de hersengolven die bij de verschillende slaap stadia horen door Dr. Talamini toegevoegd in deel twee van de cursus. Dit college is toegevoegd om de beide colleges die gaan over de consolidatie van geheugen in een bredere context te kunnen plaatsen. Studenten die de cursus in eerdere jaren gevolgd hebben maar het tentamen nog niet met een voldoende hebben afgesloten, moeten er rekening mee houden dat de tentamenstof hierdoor wijzigt. Het is de verantwoordelijkheid van de student om op de hoogte te zijn van het tentamenmateriaal van de cursus zoals hij dit jaar wordt aangeboden. 

Van de hoorcolleges worden videoregistraties gemaakt die later terug te kijken zijn. Houd er rekening mee dat het kan voorkomen dat in het proces van registreren iets mis gaat waardoor het niet lukt het college online te zetten of dat de kwaliteit minder is dan gewenst. 

Verwerking vakevaluaties

Omdat de colleges over "Computationele modellen van leren en geheugen" als lastig werden ervaren door veel studenten  hebben we computermodellen van hersennetwerken met een leerregel ontwikkeld waarmee studenten zelf en met de docent aan de slag kunnen om meer handvatten te krijgen over wat een computationeel model nu eigenlijk is en hoe je er leerprocessen mee kunt simuleren.  

Contactinformatie

Coördinator

• Paul Mertens MSc

Docenten

• prof. dr. H. Kessels
• dr. H.J. Krugers
• dr. L.M. Talamini
• prof. dr. P.J. Lucassen
• dr. J. Meijas
• dr. N. Cappaert