Kujutise uuring jälgib aju tegevust, mis on seotud probleemide lahendamisega
Uus uurimiskäsitlus, kasutades neurokujutise andmeid, näitab, et aju areneb läbi erinevate faaside, kui inimene lahendab väljakutsuvaid probleeme.
Kahe analüütilise strateegia ühendamise abil suutsid teadlased kasutada funktsionaalseid MRI andmeid, et tuvastada aju aktiivsuse mustrid, mis kaasnevad nelja erineva probleemi lahendamise etapiga.
"Kuidas õpilased sedalaadi probleeme lahendasid, oli meie jaoks täielik mõistatus, kuni me neid tehnikaid rakendasime," ütleb uuringu juhtivteadur, psühholoog John Anderson Carnegie Melloni ülikoolist.
"Nüüd, kui õpilased istuvad seal kõvasti mõtlemas, saame iga sekund öelda, mida nad mõtlevad."
Sellest tööst saadud teadmisi võidakse lõpuks rakendada efektiivsema klassiruumis õpetamise kujundamisel, ütleb Anderson.
Uuring ilmub aastalPsühholoogiline teadus, psühholoogiliste teaduste assotsiatsiooni ajakiri.
Uuringud pärinevad käimasolevast uurimissuunast, mis kasutab aju pildistamist mõtlemise aluseks olevate protsesside järjestuse mõistmiseks. Kui neurokujutiste uuringud on pakkunud akna tunnetuse erinevatele aspektidele, siis pole selge, kuidas need tükid sobivad kokku sidusaks tervikuks, kuna inimesed täidavad reaalseid ülesandeid reaalajas.
Anderson mõtles, kas kahte analüütilist lähenemisviisi - multivoksellise mustri analüüsi (MVPA) ja peidetud pool-Markovi mudeleid (HSMM) - võiks kombineerida, et valgustada mõtlemise erinevaid etappe.
MVPA-d on tavaliselt kasutatud aktiveerimise hetkeliste mustrite tuvastamiseks; HSMMi lisamine andis Andersonile hüpoteesi, et saada teavet selle kohta, kuidas need mustrid aja jooksul välja mängivad.
Anderson ja tema kolleegid Aryn A. Pike ja Jon M. Fincham otsustasid rakendada seda kombineeritud lähenemisviisi osalejatelt kogutud neurokujutiste andmetele, kui nad lahendasid matemaatika teatud tüüpi probleeme.
Et hinnata, kas tuvastatud etapid on kaardistatud tegeliku mõtlemise etapiga, manipuleerisid teadlased matemaatikaülesannete erinevate tunnustega. Selleks lõid nad mõned probleemid, mis vajavad rohkem pingutusi sobiva lahenduskava väljatöötamisel, ja teised, mis vajavad rohkem pingutusi lahenduse elluviimisel.
Eesmärk oli testida, kas neil manipulatsioonidel on spetsiifiline mõju, mida võib eeldada erinevate etappide kestustele.
Teadlased tõid laborisse 80 osalejat - pärast matemaatikaülesannete lahendamiseks konkreetsete strateegiate kasutamist harjutasid osalejad skanneris olles rea eesmärgi probleeme. Nad said tagasisidet iga probleemi kohta, vastused muutusid roheliseks, kui need olid õiged, ja punasteks, kui need olid valed.
Kasutades neurokujutiste andmete analüüsimiseks HSMM-MVPA meetodit, tegid Anderson ja tema kolleegid kindlaks neli tunnetusetappi: kodeerimine, planeerimine, lahendamine ja reageerimine.
Tulemused näitasid, et planeerimise etapp kippus olema pikem, kui probleem nõudis rohkem planeerimist, ja lahenduse etapp kippus pikemaks, kui lahendust oli raskem teostada, mis näitasid, et meetod kaardus reaalsetele tunnetusetappidele, mida mõjutasid erinevad probleemide erinevad tunnused.
"Tavaliselt on teadlased vaadanud ülesande täitmiseks kulunud aega kokku tõendina selle ülesande täitmise etappidest ja nende seosest," ütleb Anderson. "Selles artiklis toodud meetodid võimaldavad meil etappe otse mõõta."
Kuigi uuring keskendus konkreetselt matemaatilisele probleemide lahendamisele, lubab meetod laiemat rakendamist, väidavad teadlased.
Sama meetodi kasutamine aju pildistamistehnikate puhul, millel on suurem ajaline eraldusvõime, näiteks EEG, võib paljastada veelgi üksikasjalikumat teavet kognitiivse töötlemise erinevate etappide kohta.
Allikas: Psychological Science Association
