Wie Menschen das Gehen mit einer robotischen Prothese lernen ^{CEFR B2}

Die Studie analysiert, wie Menschen lernen, eine robotische Unterschenkelprothese in ihr Körperbild einzubeziehen, und wie sich dieses Körperbild mit Übung verändert. Helen Huang von der North Carolina State University und der University of North Carolina at Chapel Hill beschreibt die Untersuchung als die erste ihrer Art. Für das Experiment wurden neun körperlich gesunde Teilnehmende über vier Tage getestet.

Während der Versuche gingen die Teilnehmenden auf einem Laufband und trugen eine Prothese, die so befestigt war, dass das Knie im rechten Winkel blieb. Ihre Aufgabe war, so schnell wie möglich zu gehen, ohne die Handläufe zu berühren. Nach jeder Sitzung betrachteten die Teilnehmenden Computeranimationen mit verschiedenen biomechanischen Gangmustern und wählten das Muster aus, das ihrer jüngsten Leistung am besten entsprach.

Die objektive Gehleistung verbesserte sich deutlich, doch die Selbsteinschätzung blieb ungenau: anfänglich wurde der Gang als instabiler und steifer eingeschätzt, am Ende als flüssiger und natürlicher als er tatsächlich war. Die Forschenden beobachteten, dass die Teilnehmenden ihren Rumpf besonders beurteilten und das Verhalten der Prothese kaum betonten. Da Nutzer beim Gehen wenig direkte Informationen über das Gerät erhalten und sich meist nicht sehen können, schlagen die Autorinnen und Autoren vor, visuelle oder andere Rückmeldungen in Trainings einzubauen, um Körperbild und Gang besser zu kalibrieren. Sie warnen zudem, dass übermäßiges Selbstvertrauen behandelt werden sollte, weil der Glaube, schon gut zu sein, die Motivation zur Verbesserung verringern kann. Die Arbeit erschien in der Open‑Access‑Zeitschrift PNAS Nexus; die Forschung wurde von den National Institutes of Health und der National Science Foundation unterstützt. Quelle: NC State.