Warning! The directory is not yet complete and will be amended until the beginning of the term.
160013 SE Your Brain on Music - Brain Activity During Music Listening (2025S)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Tu 11.02.2025 09:00 to Th 20.02.2025 14:00
- Registration is open from Fr 21.02.2025 09:00 to Tu 25.02.2025 14:00
- Deregistration possible until Sa 15.03.2025 14:00
Details
max. 20 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Der Termin am 01.04.2025 findet im MediaLab https://medialab.univie.ac.at/ statt.
- Thursday 06.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 13.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 27.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Tuesday 01.04. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Thursday 03.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 10.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 08.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 15.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 22.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 05.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 12.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
- Thursday 26.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-O1-31
Information
Aims, contents and method of the course
Ziel dieses Seminares ist es, gemeinsam einen umfassenden Einblick in den aktuellen Wissensstand über die beim Musikhören beteiligten Gehirnprozesse und -strukturen zu erarbeiten. Am Ende des Seminars sollten Studierende im Stande sein, Aktivitäten des Gehirns beim Musikhören umfassend zu beschreiben. Einführende Lehrveranstaltungen zum Thema Gehirn, zu den Messmethoden EEG und fMRI, ebenso wie Übungen, welche die Seminararbeit vorbereiten sollen, werden von der Lehrperson gestaltet. Studierende lernen außerdem im Rahmen des Seminars zwei zentrale Kanäle der Wissenschaftsvermittlung kennen: Das Konferenzposter und das Lehrbuchkapitel. Ziel dieses Seminares ist es daher außerdem, dass Studierende diese Formate aktiv ausprobieren und umsetzen.
Assessment and permitted materials
Von Studierenden wird aktive Mitarbeit am eigenen Laptop erwartet. Während des Semesters stellen Studierende jeweils zwei Poster vor (2x20%). In jedem Poster soll ein bereits veröffentlichtes Paper im Rahmen einer nachgestellten Konferenzpostersession vorgestellt werden. Beurteilt werden der Inhalt und die Gestaltung der Poster als auch die Präsentation im Rahmen der Postersessions. Bis zum 26.07.2025 wird außerdem eine Seminararbeit erwartet (60%). Beurteilt werden der Inhalt als auch die Gestaltung der Seminararbeit, die als Lehrbuchkapitel konzipiert werden soll. Das Lehrbuchkapitel „Unser Gehirn beim Musikhören“ soll in einem hypothetischen Lehrbuch über Psychologie des Musikhörens und Musikmachens situiert sein, das heißt, die Leserschaft sollte im Lehrbuchkapitel auch an das Thema Gehirn und Gehirnaktivitätsmessung mit EEG und fMRI herangeführt werden. Weitere formale Vorgaben werden gemeinsam im Rahmen des Seminars diskutiert.
Minimum requirements and assessment criteria
An zwei Terminen darf ohne vorheriges Bescheid Geben gefehlt werden. Die Teilleistungen sind oben beschrieben. Für eine positive Gesamtnote wird vorausgesetzt, dass alle Teilleistungen erbracht werden müssen.
Note In der Übung erreichte Prozente
Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %
Note In der Übung erreichte Prozente
Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %
Examination topics
Alle Abgaben werden als .pdf Datei über Moodle hochgeladen.
Von Studierenden wird auch erwartet, dass sie sich die nötige Literatur selbst erschließen und aktiv nach neuesten Papern suchen. Eine anfängliche Liste zum Stöbern ist unter Literatur angegeben.
Von Studierenden wird auch erwartet, dass sie sich die nötige Literatur selbst erschließen und aktiv nach neuesten Papern suchen. Eine anfängliche Liste zum Stöbern ist unter Literatur angegeben.
Reading list
EEG:
Calma-Roddin, N., & Drury, J. E. (2020). Music, Language, and The N400: ERP Interference Patterns Across Cognitive Domains. Scientific Reports, 10(1), 11222. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66732-0
Cheung, V. K. M., Meyer, L., Friederici, A. D., & Koelsch, S. (2018). The right inferior frontal gyrus processes nested non-local dependencies in music. Scientific Reports, 8(1), 3822. https://doi.org/10.1038/s41598-018-22144-9
Cui, A.-X., Troje, N. F., & Cuddy, L. L. (2022). Electrophysiological and behavioral indicators of musical knowledge about unfamiliar music. Scientific Reports, 12(1), 441. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04211-w
Koelsch, S., Gunter, T. C., Schröger, E., Tervaniemi, M., Sammler, D., & Friederici, A. D. (2001). Differentiating ERAN and MMN: An ERP study. Neuroreport, 12(7), 1385–1389. https://doi.org/10.1097/00001756-200105250-00019
Patel, A. D., Gibson, E., Ratner, J., Besson, M., & Holcomb, P. J. (1998). Processing Syntactic Relations in Language and Music: An Event-Related Potential Study. Journal of Cognitive Neuroscience, 10(6), 717–733. https://doi.org/10.1162/089892998563121
Tervaniemi, M., Just, V., Koelsch, S., Widmann, A., & Schröger, E. (2005). Pitch discrimination accuracy in musicians vs nonmusicians: An event-related potential and behavioral study. Experimental Brain Research, 161(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s00221-004-2044-5
Virtala, P., Huotilainen, M., Partanen, E., & Tervaniemi, M. (2014). Musicianship facilitates the processing of Western music chords—An ERP and behavioral study. Neuropsychologia, 61, 247–258. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2014.06.028fMRI:
Bianco, R., Novembre, G., Keller, P. E., Kim, S.-G., Scharf, F., Friederici, A. D., Villringer, A., & Sammler, D. (2016). Neural networks for harmonic structure in music perception and action. NeuroImage, 142, 454–464. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.08.025
Chen, J. L., Penhune, V. B., & Zatorre, R. J. (2008). Moving on Time: Brain Network for Auditory-Motor Synchronization is Modulated by Rhythm Complexity and Musical Training. Journal of Cognitive Neuroscience, 20(2), 226–239. https://doi.org/10.1162/jocn.2008.20018
Cheung, V. K. M., Harrison, P. M. C., Meyer, L., Pearce, M. T., Haynes, J.-D., & Koelsch, S. (2019). Uncertainty and Surprise Jointly Predict Musical Pleasure and Amygdala, Hippocampus, and Auditory Cortex Activity. Current Biology, 29(23), 4084-4092.e4. https://doi.org/10.1016/j.cub.2019.09.067
Grahn, J. A., & Brett, M. (2007). Rhythm and Beat Perception in Motor Areas of the Brain. Journal of Cognitive Neuroscience, 19(5), 893–906. https://doi.org/10.1162/jocn.2007.19.5.893
Matthews, T. E., Witek, M. A., Lund, T., Vuust, P., & Penhune, V. B. (2020). The sensation of groove engages motor and reward networks. NeuroImage, 214, Artikel 116768. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116768
Petrini, K., Pollick, F. E., Dahl, S., McAleer, P., McKay, L., Rocchesso, D., Waadeland, C. H., Love, S., Avanzini, F., & Puce, A. (2011). Action expertise reduces brain activity for audiovisual matching actions: An fMRI study with expert drummers. NeuroImage, 56(3), 1480–1492. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.009
Salimpoor, V. N., Benovoy, M., Larcher, K., Dagher, A., & Zatorre, R. J. (2011). Anatomically distinct dopamine release during anticipation and experience of peak emotion to music. Nature Neuroscience, 14(2), 257–262. https://doi.org/10.1038/nn.2726
Calma-Roddin, N., & Drury, J. E. (2020). Music, Language, and The N400: ERP Interference Patterns Across Cognitive Domains. Scientific Reports, 10(1), 11222. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66732-0
Cheung, V. K. M., Meyer, L., Friederici, A. D., & Koelsch, S. (2018). The right inferior frontal gyrus processes nested non-local dependencies in music. Scientific Reports, 8(1), 3822. https://doi.org/10.1038/s41598-018-22144-9
Cui, A.-X., Troje, N. F., & Cuddy, L. L. (2022). Electrophysiological and behavioral indicators of musical knowledge about unfamiliar music. Scientific Reports, 12(1), 441. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04211-w
Koelsch, S., Gunter, T. C., Schröger, E., Tervaniemi, M., Sammler, D., & Friederici, A. D. (2001). Differentiating ERAN and MMN: An ERP study. Neuroreport, 12(7), 1385–1389. https://doi.org/10.1097/00001756-200105250-00019
Patel, A. D., Gibson, E., Ratner, J., Besson, M., & Holcomb, P. J. (1998). Processing Syntactic Relations in Language and Music: An Event-Related Potential Study. Journal of Cognitive Neuroscience, 10(6), 717–733. https://doi.org/10.1162/089892998563121
Tervaniemi, M., Just, V., Koelsch, S., Widmann, A., & Schröger, E. (2005). Pitch discrimination accuracy in musicians vs nonmusicians: An event-related potential and behavioral study. Experimental Brain Research, 161(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s00221-004-2044-5
Virtala, P., Huotilainen, M., Partanen, E., & Tervaniemi, M. (2014). Musicianship facilitates the processing of Western music chords—An ERP and behavioral study. Neuropsychologia, 61, 247–258. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2014.06.028fMRI:
Bianco, R., Novembre, G., Keller, P. E., Kim, S.-G., Scharf, F., Friederici, A. D., Villringer, A., & Sammler, D. (2016). Neural networks for harmonic structure in music perception and action. NeuroImage, 142, 454–464. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.08.025
Chen, J. L., Penhune, V. B., & Zatorre, R. J. (2008). Moving on Time: Brain Network for Auditory-Motor Synchronization is Modulated by Rhythm Complexity and Musical Training. Journal of Cognitive Neuroscience, 20(2), 226–239. https://doi.org/10.1162/jocn.2008.20018
Cheung, V. K. M., Harrison, P. M. C., Meyer, L., Pearce, M. T., Haynes, J.-D., & Koelsch, S. (2019). Uncertainty and Surprise Jointly Predict Musical Pleasure and Amygdala, Hippocampus, and Auditory Cortex Activity. Current Biology, 29(23), 4084-4092.e4. https://doi.org/10.1016/j.cub.2019.09.067
Grahn, J. A., & Brett, M. (2007). Rhythm and Beat Perception in Motor Areas of the Brain. Journal of Cognitive Neuroscience, 19(5), 893–906. https://doi.org/10.1162/jocn.2007.19.5.893
Matthews, T. E., Witek, M. A., Lund, T., Vuust, P., & Penhune, V. B. (2020). The sensation of groove engages motor and reward networks. NeuroImage, 214, Artikel 116768. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116768
Petrini, K., Pollick, F. E., Dahl, S., McAleer, P., McKay, L., Rocchesso, D., Waadeland, C. H., Love, S., Avanzini, F., & Puce, A. (2011). Action expertise reduces brain activity for audiovisual matching actions: An fMRI study with expert drummers. NeuroImage, 56(3), 1480–1492. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.03.009
Salimpoor, V. N., Benovoy, M., Larcher, K., Dagher, A., & Zatorre, R. J. (2011). Anatomically distinct dopamine release during anticipation and experience of peak emotion to music. Nature Neuroscience, 14(2), 257–262. https://doi.org/10.1038/nn.2726
Association in the course directory
MA: S.1, S.2, E.INT, E.SYS, H.INT, H.SYS, S.INT, S.SYS
Last modified: Mo 24.02.2025 14:46