Wenn Modelle irren und Lernen entsteht
Fehlvorhersagen sind kein Scheitern, sondern Trainingsmaterial. Jede Abweichung liefert Information, wie Parameter nachzujustieren sind: Griffweite, Tempo, Kraftverlauf, Aufmerksamkeit. Wer kleine Fehler willkommen heißt, erhöht die Frequenz sinnvoller Updates und beschleunigt Automatisierung. Wichtig ist Dosis: genug Herausforderung, um Anpassung auszulösen, ohne Überforderung. So verwandeln sich wackelige Anfänge beim Jonglieren, Musizieren oder Tippen in robuste Routinen. Protokolle mit kurzen Feedbackschleifen, konsequenter Wiederholung und bewusster Variation fördern Generalisierung, sodass Bewegungen nicht nur in einer Umgebung funktionieren, sondern flexibel über Kontexte hinweg stabil bleiben und zuverlässig abrufbar werden.